안녕하세요. 엔지엠소프트웨어입니다. 엔지엠 매크로는 딥러닝 모델을 사용한 이미지 매치가 있습니다. 도구 상자에 있는 [ 욜로 매치 ]인데요. 이미지를 학습시킨 모델과 콘피그, 라벨이 있으면 딥러닝으로 학습한 이미지를 찾아서 클릭할 수 있습니다. 단순한 [ 이미지 서치 ]와 [ 이미지 매치 ]보다 월등한 성능을 보여줍니다. 기본적으로 욜로 매치는 CPU 모드고, 엔지엠 에디터만 설치하면 정상 동작합니다. GPU 모드로 사용하려면 Nvidia社의 그래픽 카드가 필요합니다. 자신의 그래픽 카드가 딥러닝에 사용할 수 있는지 체크하려면 아래 사이트를 방문하세요.

[ 딥러닝 가능 여부 확인 ]

 

 

Your GPU Compute Capability(GPU 컴퓨팅 기능)라는 문구가 나오면 욜로 딥러닝을 사용할 수 있습니다. 이제, 아래 사이트에서 CUDA 10.2와 cuDNN 7.6.5를 설치하세요. 먼저 CUDA 를 설치하고, cuDNN을 다운로드 받아줍니다. 그리고, 그 안에 있는 bin, include, lib 폴더를 복사해서 쿠다가 설치된 폴더에 붙여넣기 해줍니다.

[ CUDA 10.2 설치 ]

[ cuDNN 7.6.5 다운로드 ]

 

 

마지막으로 Microsoft Visual C++ 2015-2019 Redistributable (x64) - 14.22.27821을 설치해야 합니다. 컴퓨터에 이 버전보다 높은 버전이 있으면 삭제 후 설치해야 합니다.

[ Visual C++ 14.22 설치 ]

 

이제 테스트를 위해 엔지엠 에디터를 실행하고, 새로운 스크립트를 추가 해줍니다.

 

 

아래 동영상을 참고하셔서 욜로 매치 액션을 스크립트에 추가하고, 모델과 콘피그, 라벨을 선택하세요. 그리고, GPU 모드로 변경해줍니다.

 

 

아래 동영상은 GPU 모드에서 사람과 자동차를 검출한 결과입니다.

 

 

이번에는 CPU 모드로 동일하게 실행 해볼께요. 잘 보이지는 않지만 CPU와 GPU는 인식율에 약간 차이가 있습니다. 그리고, 처리 속도도 미묘하지만 차이가 있죠. 이전 버전에서는 CPU와 GPU가 큰 차이를 보였지만, 최신 버전에서는 크게 차이를 못 느낄겁니다. 그만큼 최적화가 잘 되어 있고 CPU 성능을 잘 활용하고 있습니다. 이전에 욜로가 아닌 텐서플로우로 테스트한 내용도 있으니 아래 링크에서 참고 해보시기 바랍니다.

[ 텐서플로우 딥러닝 CPU vs GPU ]

 

 

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