YOLO 영상 분석 썸네일형 리스트형 Python으로 영상에서 객체 분류 + 태깅(Classification + Tagging) 자동 워크플로우 영상 데이터는 더 이상 ‘단순 감시용 기록’이 아니다. 기업, 제조, 유통, 스마트 시티 등 다양한 산업에서는 영상 정보를 활용해 자동 분류(Classification), 객체 태깅(Tagging), 메타데이터 생성까지 자동화하려는 흐름이 빠르게 확산되고 있다. 특히 Python은 딥러닝 모델과 OpenCV, TensorFlow, PyTorch 등의 생태계를 기반으로 객체 분류 + 태깅 자동 워크플로우를 구축하기에 가장 적합한 언어로 평가받는다.본 글에서는 단순 코드 예제를 넘어, 실제 프로젝트에서 얻은 경험과 문제 해결 전략을 바탕으로 현장에서 바로 적용할 수 있는 자동 태깅 워크플로우 구축 방법을 자세히 다룬다.객체 분류 + 태깅 자동화가 중요한 이유영상 기반 시스템에서 태깅은 단순한 부가 기능이 아.. 더보기 이전 1 다음
