감지, 인식, 추적 및 행동 분석과 같은 기능을 필요로 하는 비디오 분석 애플리케이션을 개발하려면 코드를 처음부터 작성하는 경우 엄청난 작업량이 필요합니다. 저는 GitHub에서 VideoPipe 오픈소스 프레임워크를 발견했는데, 이는 특히 비디오 분석 애플리케이션 구축을 위해 설계되었으며, 다양한 기능 노드를 빌딩 블록처럼 조합할 수 있게 해줍니다. 이 소프트웨어는 비디오 읽기 및 디코딩, 다단계 추론, 대상 추적, 행동 분석, 데이터 푸시, 비디오 녹화 및 스크린샷, 이미지 오버레이, 비디오 인코딩 및 스트리밍을 포함한 모든 기능을 제공합니다. 또한 멀티모달 대규모 모델 통합도 지원합니다. GitHub: https://t.co/8iM5WSZqcr 이 소프트웨어는 얼굴 인식 및 추적, 차량 감지, 자세 추정, 얼굴 바꾸기 등의 시나리오를 포함하여 40개 이상의 프로토타입 예제를 제공하며, 자세한 비디오 튜토리얼과 문서도 함께 제공합니다. C++로 작성되었으며, 의존성이 적어 이식성이 뛰어납니다. 파이프라인 설계를 채택하여 각 노드가 독립적으로 작동하며 유연하게 조합할 수 있습니다. OpenCV, TensorRT, PaddleInference 등 다양한 추론 백엔드를 지원합니다. 비디오 구조화, 지능형 감시 또는 교통 분석과 관련된 프로젝트를 진행 중이거나 비디오 AI 애플리케이션 프로토타입을 빠르게 구축하려는 경우 이 프레임워크를 사용해 볼 가치가 있습니다.
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