ONNX Runtime을 사용한 Delphi 객체 감지 구현 방법
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
Delphi 개발자 및 AI 모델 통합에 관심 있는 중급 이상 개발자
핵심 요약
- ONNX Runtime을 사용하여 Delphi에서 객체 감지 모델을 실행할 수 있음
- HTTP 서비스, 네이티브 DLL 호출, Python Wrapper 3가지 통합 방식 비교 분석
- Delphi에서 ONNX Runtime C++ API를 활용한 실시간 객체 감지 예제 제공
섹션별 세부 요약
1. ONNX Runtime 기능 및 선택 이유
- ONNX(Runtime)은 다양한 AI 프레임워크 모델을 호환하는 오픈소스 런타임
- Delphi에서 Python 기반 모델 실행 대신 C++ 기반 런타임 사용으로 성능 향상 가능
- Cross-platform 지원 및 델리파에서의 간편한 통합이 주요 장점
2. 통합 방식 비교
- HTTP 서비스 방식: 서버-클라이언트 구조로 네트워크 지연 발생
- DLL 호출: C++ DLL 직접 로딩으로 최대 성능 향상
- Python Wrapper: Python 스크립트 실행으로 간단한 구현 가능하지만 성능 저하
3. 객체 감지 실시간 예제
- Delphi VCL에서 ONNX Runtime C++ API를 통해 객체 감지 모델 실행
- CUDA 가속 지원으로 고해상도 영상 처리 가능
- TensorFlow, PyTorch 모델을 ONNX 포맷으로 변환 후 사용
4. 각 통합 방식의 장단점
- HTTP 서비스: 개발 용이, 확장성 우수 → 단점: 지연 발생
- DLL 호출: 최고의 성능 → 단점: Delphi와의 호환성 검증 필요
- Python Wrapper: 개발 속도 빠름 → 단점: 메모리 사용량 증가
결론
- *네이티브 DLL 호출 방식을 선택할 경우 ONNX Runtime C++ API를 통해 Delphi에서 최적의 성능을 달성할 수 있으며, HTTP 서비스**는 클라우드 기반 구축이 필요할 때 유리함. 구체적인 코드 예제 및 비교 분석은 제공된 영상(https://youtu.be/WDaCjraF9ts)을 참조하세요.