VideoSnap Vision: 실시간 객체 인식 PWA 아키텍처

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

- 대상자: 웹 앱 개발자, PWA 및 머신러닝 통합에 관심 있는 개발자

- 난이도: 중간 (React, TensorFlow.js, PWA 기술 이해 필요)

핵심 요약

• 핵심 기술 스택:
• React + TensorFlow.js + Hugging Face LLM (예: openai/clip-vit-base-patch32)
• Service Worker 및 Manifest.json으로 구성된 PWA 아키텍처
• 핵심 기능:
• 웹캠 기반 실시간 객체 인식 (CLIP 스타일 모델 사용)
• 오프라인 지원: PWAAssetsCache 및 ModelCache 활용
• 성능 최적화:
• WebGL 백엔드를 통한 GPU 가속 (TensorFlow.js 기반)
• 모델 파일 전환: tensorflowjs_converter로 .h5 → model.json + .bin 파일 생성

섹션별 세부 요약

1. PWA 프로젝트 초기 설정

• create-react-app의 PWA 템플릿 사용:

```bash

npx create-react-app video-object-pwa --template cra-template-pwa

```

• service-worker.js 및 manifest.json 생성
• manifest.json에 앱 이름(VideoSnap) 및 아이콘 설정

2. PWA 아키텍처 개요

• 핵심 구성 요소:
• App Shell & UI: 사용자 인터페이스
• VideoRecognizer Component: 웹캠 입력 및 예측 처리
• Service Worker:
• PWAAssetsCache: JS/CSS/이미지 캐싱
• ModelCache: ML 모델 파일 오프라인 사용
• 브라우저 API 활용:
• getUserMedia: 웹캠 접근
• Cache/Storage API: 서비스 워커 기반 파일 저장/복구

3. Hugging Face 모델 전환 및 배포

• 모델 다운로드 (Python):

```python

from transformers import TFCLIPModel, CLIPProcessor

model = TFCLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")

processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")

```

• 모델 파일 전환:

```bash

tensorflowjs_converter --input_format=keras ./model/tf_model.h5 ./public/model

```

• 필수 파일 복사:
• config.json, preprocessor_config.json, tokenizer.json 등을 public/model 디렉토리에 복사

4. 실시간 객체 인식 로직

• VideoRecognizer.js 컴포넌트 기능:

1. 웹캠 접근 (getUserMedia)
2. Transformers.js를 통해 모델 및 프로세서 로드
3. 프레임 캡처 → 전처리 → 모델 예측 → 결과 렌더링

• WebGL 백엔드 활용: GPU 가속을 통한 실시간 처리

결론

• 핵심 팁:
• 가볍고 다중 모달 LLM 사용 (clip-vit-base-patch32)으로 브라우저 내 실시간 처리 가능
• 모델 파일 전환 및 서비스 워커 캐싱으로 오프라인 지원 구현
• WebGL 백엔드를 통한 GPU 활용이 성능 향상에 필수적
• 구현 예시: transformers.js + TensorFlow.js + Service Worker 조합으로 PWA 아키텍처 구축 가능