AutoML Vision Edge 용어

용어 설명
Android 스튜디오 Android 앱 개발을 위한 공식 통합 개발 환경(IDE)입니다.
CocoaPods iOS 앱 개발을 위해 여기에서 사용된 종속성 관리자입니다. Swift 및 Objective-C Cocoa 프로젝트의 경우 외부 라이브러리 관리를 위한 표준 형식을 제공합니다.
Core ML Apple 제품들에서 사용되는 머신러닝 프레임워크입니다. Apple 기기에서 사용할 수 있도록 TensorFlow Lite 모델을 CoreML 형식으로 변환할 수 있습니다.
컨테이너('Docker/컨테이너로 내보내기') 이미지의 런타임 인스턴스입니다. AutoML Vision Edge를 사용한 모델 내보내기 옵션 중 하나입니다.
Edge 기기 클라우드 외부에서 컴퓨팅 기능을 제공하는 기기입니다. 개인정보 보호/비밀유지, 낮은 지연 시간, 대역폭 제약이 요구됨에 따라 이러한 기기에서 모델을 사용하여 예측을 수행해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 컴퓨팅 및 전력 제약에 따라 이를 위해 특수화된 모델이 필요합니다.
Edge TPU Edge 기기 중 한 가지 유형입니다. 에지에서 추론을 실행하도록 설계된 Google의 맞춤형 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)입니다. .tflite 모델만 지원합니다.
Firebase 모바일 및 웹 애플리케이션 개발 플랫폼입니다.
FlatBuffer 프로토콜 버퍼와 비슷하지만 FlatBuffer는 데이터에 액세스하기 전 보조 표현으로의 파싱/압축해제 단계가 필요하지 않으며, 종종 객체별 메모리 할당과 결합된다는 기본적인 차이가 있습니다.
IoT 사물 인터넷(IoT)은 기존 프로세스를 개선하거나 이전에는 가능하지 않았던 새로운 시나리오를 지원하기 위해 물리적 환경에 내장된 네트워크 연결 기기를 사용하는 방식을 의미합니다.
ML Kit ML Kit는 커스텀 모델에 대한 API 레이어로 작동합니다. 기기에서 커스텀 모델을 사용할 수 있게 해주는 소프트웨어 모바일 개발 키트(SDK)입니다.
Pillow Python Imaging Library(PIL)는 이미지 처리 기능을 Python 인터프리터에 추가합니다. Pillow는 기본 PIL의 수정 버전입니다.
프로토콜 버퍼("protobuf") 구조화된 데이터를 직렬화하는 데 사용되는 Google의 언어 중립적이며 플랫폼 중립적인 확장형 메커니즘입니다. FlatBuffer와 비슷합니다.
TensorFlow TensorFlow는 머신러닝 모델을 만들기 위해 사용되는 소프트웨어이며, 머신러닝을 위한 엔드 투 엔드 오픈소스 플랫폼입니다.
TensorFlow Lite 모델(TF Lite/model.tflite) 모바일 및 내장형 기기에서 사용하도록 압축된 TensorFlow ML 모델입니다.

  • TF Lite 변환기 - TensorFlow Lite는 그래프를 표시하기 위해 최적화된 FlatBuffer 형식을 사용합니다. 따라서 클라이언트에 배포하기 전에 TensorFlow 모델(프로토콜 버퍼)FlatBuffer 파일로 변환해야 합니다.
  • TF Lite 인터프리터 - 일반적인 TensorFlow 모델과 반대로 TF Lite 모델에 대해서만 tf.Session() 작업을 수행하는 클래스입니다.
tf.session() TensorFlow 모델을 사용하여 TensorFlow 작업을 실행하기 위한 클래스입니다.
Xcode Xcode는 macOS, iOS, watchOS, tvOS용 소프트웨어 개발을 위해 Apple에서 개발된 소프트웨어 개발 도구 모음이 포함된 macOS용 통합 개발 환경(IDE)입니다.