EthanH3514/AL_Yolo

해결하는 문제

AL-YOLO는 실시간 시각적 타겟 탐지 및 추적을 위해 설계되었으며, 특히 게임과 같은 고속 환경에 최적화되어 있습니다. 일반적으로 실시간 컴퓨터 비전 시스템의 성능을 저해하는 입력 지연과 처리 오버헤드 문제를 해결합니다.

작동 방식

시스템은 여러 핵심 구성 요소를 통합한 엔드투엔드 파이프라인을 구현합니다.

1. 화면 캡처: DXShot을 사용하여 고속 화면 캡처를 구현 (캡처 시간을 15ms에서 5ms로 단축).
2. 이미지 처리: OpenCV를 사용하여 모델에 입력하기 전 이미지를 전처리합니다.
3. 추론: PyTorch와 CUDA를 사용한 GPU 가속 YOLOv5s 모델을 활용하여 타겟 탐지 수행.
4. 타겟 탐지: 모델 출력을 처리하여 타겟을 식별하고 우선순위를 결정합니다.
5. 제어 인터페이스: 파라미터 설정과 탐지 결과의 실시간 시각화를 위한 가벼운 GUI 제공.

대상 사용자

실시간 컴퓨터 비전, GPU 추론, 저지연 시각 처리에 관심이 있는 개발자 및 연구자. 특히 동적이고 고주파 환경에서 타겟 탐지 실험을 진행하는 사람들에게 적합합니다.

주요 특징

• 고성능: NVIDIA RTX 3050 Laptop GPU에서 약 50 FPS를 달성.
• 저지연: DXShot을 통한 최적화된 화면 캡처로 입력 지연을 최소화.
• 엔드투엔드 파이프라인: 캡처, 탐지, 시각화를 하나의 워크플로우로 통합.
• 적응형 파라미터: 다양한 머신 환경에 맞는 파라미터 적응 지원.
• 우선순위 기반 탐지: 다중 타겟 인식 및 우선순위 판단 가능.