Vision Model Tester(YOLOv9, RF-DETR ONNX Model Test)

이것저것 시도하다보니 너무 멀리 와버렸네요.

 

지난 게시물(Rust에서 RF-DETR ONNX 모델을 사용한 이미지 객체 식별)에서 모델만 YOLOv9로 변경해서 테스트 해보려는 목적으로 시작했는데 주섬주섬 이 기능 저 기능들을 넣다보니 RF-DETR 모델을 넣는데까지 왔습니다.

 

바이브 코딩으로 여기까지 올 수 있다는게 놀랍기도 하지만 그 중간 과정에서 실패도 많았습니다. 특히 단계별로 만들어갈 때 어느 순간 잘 동작하는 코드를 날려버린다던지 자꾸 의도하지 않은 방향으로 틀어버리거나 몇 차례 시도 후 안되면 싹 갈아 엎어버리는 행동을 보여서 다시 시도해보기를 반복했네요. 그 덕에 토큰이 녹아내려서 Auto로 바꿔서 작업을 했더니 점점 쓸모 없는 코드만 찍어내더라구요.

 

여기까지의 테스트는 지금 준비하고 있는 서비스를 본격적으로 시작하기 전에 해본 가벼운 테스트입니다. 비전 모델에 대한 테스트는 여기까지로 마무리짓고 본 경기를 시작할 예정이예요.

 

여기까지의 작업물이 Rust로 유사한 작업을 해보려는 분들께 도움이 되었으면 합니다.

 

 

프로젝트를 받으시려면 아래의 사이트에 방문하시면 됩니다.

https://github.com/cellaxon/vision_model_tester

GitHub - cellaxon/vision_model_tester

git clone https://github.com/cellaxon/vision_model_tester

 

모델 파일은 아래의 명령을 사용해서 받으세요.

# 1) 디렉토리 생성
mkdir -p assets/models/yolov9 assets/models/rf-detr

# 2) YOLOv9 모델 다운로드
curl -L -o assets/models/yolov9/gelan-c.onnx https://huggingface.co/Xenova/yolov9-onnx/resolve/main/gelan-c.onnx
curl -L -o assets/models/yolov9/yolov9-c.onnx https://huggingface.co/Xenova/yolov9-onnx/resolve/main/yolov9-c.onnx
# 선택적으로 추가 다운로드
curl -L -o assets/models/yolov9/gelan-e.onnx https://huggingface.co/Xenova/yolov9-onnx/resolve/main/gelan-e.onnx
curl -L -o assets/models/yolov9/yolov9-e.onnx https://huggingface.co/Xenova/yolov9-onnx/resolve/main/yolov9-e.onnx

# 3) RF-DETR 모델 다운로드
curl -L -o assets/models/rf-detr/rf-detr.onnx https://huggingface.co/onnx-community/rfdetr_base-ONNX/resolve/main/onnx/model.onnx

 

 

ONNX Runtime이 없다면 아래의 명령을 사용해서 설치하시면 됩니다.

pip install onnxruntime

 

 

제가 테스트한 환경은 아래와 같습니다.

• Python 3.9.22
• Rust 1.88.0
• macOS Sequoia 15.6, Windows 10, Windows 11

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YOLOv9-E

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RF-DETR

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잘 되시기를 바랍니다.