본 포스트에서는 D-Lab Flow에서 지도학습 기반의 정형 데이터 분류 모델을 구축하는 방법을 소개합니다.

본 포스트에서는 D-Lab Flow에서 학습한 YOLO 기반 폐렴 탐지 모델을 ONNX 형식으로 변환하고,
이를 브라우저에서 객체 탐지로 구현하는 방법을 소개합니다.

본 포스트에서는 D-Lab Flow에서 학습한 YOLO 기반 적혈구 탐지 모델을 ONNX 형식으로 변환하고,
이를 브라우저에서 실시간 객체 탐지로 구현하는 방법을 소개합니다.

서버나 복잡한 백엔드 설정 없이, 순수 웹 기술만으로 실시간 AI를 구현할 수 있습니다. 사용자의 웹캠을 이용해 눈앞의 사물을 즉시 인식하는 마법 같은 경험을 선사하는 방법을 알려드립니다.

직관적인 웹 인터페이스를 통해 누구나 손쉽게 이미지를 분류하고, 객체를 표시하여 AI 학습에 필요한 고품질 데이터를 손쉽게 만들 수 있습니다. 어노테이션(라벨링) 기능을 200% 활용해 보세요.

PASCAL VOC 2012 공개 데이터셋을 활용해 D-Lab Flow에서 객체 탐지(Object Detection) 모델을 만드는 방법을 소개합니다. D-Lab Flow는 코드 작성 없이도 학습부터 평가까지 한 번에 진행할 수 있어, 초보자도 손쉽게 비전 AI 프로젝트를 시작할 수 있습니다.