# 객체 감지

모델에 파이프라인 명령어를 실행하기 전에, 필요한 [전제 조건](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-15BK/topic/ai-hub-qualcomm-im-sdk.html#prerequisites) 을 따라야 합니다.

다음 명령어를 실행하여 결과가 연결된 디스플레이에 표시되는지 확인하세요.

export XDG_RUNTIME_DIR=/dev/socket/weston && export WAYLAND_DISPLAY=wayland-1
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## Yolo-V7 Quantized

YoloV7은 이미지에서 객체의 경계 상자 및 클래스를 예측하는 머신 러닝 모델입니다.

이 모델은 COCO 데이터 세트의 샘플을 사용하여 int8로 양자화된 사후 학습 모델입니다.

AI Hub 모델은 [이 Yolo-v7-Quantized 구현](https://github.com/WongKinYiu/yolov7/) 을 기반으로 합니다.

- 모델: [Yolo-v7-Quantized.tflite](https://aihub.qualcomm.com/iot/models/yolov7_quantized)
- 레이블: [coco_labels.txt](https://github.com/quic/ai-hub-models/blob/main/qai_hub_models/labels/coco_labels.txt)

gst-launch-1.0 -e --gst-debug=2 \
    filesrc location=/etc/media/video.mp4 ! qtdemux ! queue ! h264parse ! v4l2h264dec capture-io-mode=4 output-io-mode=4 ! video/x-raw,format=NV12 ! queue ! tee name=split \
    split. ! queue ! qtivcomposer name=mixer ! queue ! waylandsink fullscreen=true \
    split. ! queue ! qtimlvconverter ! queue ! qtimltflite delegate=external external-delegate-path=libQnnTFLiteDelegate.so \
    external-delegate-options="QNNExternalDelegate,backend_type=htp;" model=/etc/models/Yolo-v7-Quantized.tflite ! queue ! \
    qtimlvdetection threshold=50.0 results=10 module=yolov8 labels=/etc/labels/coco_labels.txt constants="YOLOv7,q-offsets=<35.0, 0.0, 0.0>,q-scales=<3.4220554, 0.0023370725102722645, 1.0>;" ! \
    video/x-raw,format=BGRA,width=640,height=360 ! queue ! mixer.
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## Yolov8-Detection-Quantized

Ultralytics Yolov8은 이미지에서 객체의 경계 상자 및 클래스를 예측하는 머신 러닝 모델입니다.

이 모델은 COCO 데이터 세트의 샘플을 사용하여 int8로 양자화된 사후 학습 모델입니다.

AI Hub 모델은 [이 YOLOv8-Detection-Quantized 구현](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/models/yolo/detect) 을 기반으로 합니다.

- 모델: [YOLOv8-Detection-Quantized.tflite](https://aihub.qualcomm.com/iot/models/yolov8_det_quantized)
- 레이블: [coco_labels.txt](https://github.com/quic/ai-hub-models/blob/main/qai_hub_models/labels/coco_labels.txt)

gst-launch-1.0 -e --gst-debug=2 \
    filesrc location=/etc/media/video.mp4 ! qtdemux ! queue ! h264parse ! v4l2h264dec capture-io-mode=4 output-io-mode=4 ! video/x-raw,format=NV12 ! queue ! tee name=split \
    split. ! queue ! qtivcomposer name=mixer ! queue ! waylandsink fullscreen=true \
    split. ! queue ! qtimlvconverter ! queue ! qtimltflite delegate=external external-delegate-path=libQnnTFLiteDelegate.so \
    external-delegate-options="QNNExternalDelegate,backend_type=htp,htp_device_id=(string)0,htp_performance_mode=(string)2,htp_precision=(string)1;" model=/etc/models/YOLOv8-Detection-Quantized.tflite ! queue ! \
    qtimlvdetection threshold=50.0 results=10 module=yolov8 labels=/etc/labels/coco_labels.txt constants="YOLOv8,q-offsets=<21.0, 0.0, 0.0>,q-scales=<3.093529462814331, 0.00390625, 1.0>;" ! \
    video/x-raw,format=BGRA,width=640,height=360 ! queue ! mixer.
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참고

위의 명령어에서 `htp_device_id=(string)0,htp_performance_mode=(string)2,htp_precision=(string)1` 을 `external-delegate-options` 에 추가하면 HTP에서 고성능 모드로 모델을 실행할 수 있습니다.

다른 모든 파이프라인에 대해 동일한 방식으로 고성능 모드를 활성화할 수 있습니다.

## Yolo-nas-Quantized

YoloNAS는 이미지에서 객체의 경계 상자 및 클래스를 예측하는 머신 러닝 모델입니다.

이 모델은 COCO 데이터 세트의 샘플을 사용하여 int8로 양자화된 사후 학습 모델입니다.

이 AI Hub 모델은 [이 Yolo-nas-Quantized 구현](https://github.com/Deci-AI/super-gradients) 을 기반으로 합니다.

- 모델: [Yolo-NAS-Quantized.tflite](https://aihub.qualcomm.com/iot/models/yolonas_quantized)
- 레이블: [coco_labels.txt](https://github.com/quic/ai-hub-models/blob/main/qai_hub_models/labels/coco_labels.txt)

gst-launch-1.0 -e --gst-debug=2 \
    filesrc location=/etc/media/video.mp4 ! qtdemux ! queue ! h264parse ! v4l2h264dec capture-io-mode=4 output-io-mode=4 ! video/x-raw,format=NV12 ! queue ! tee name=split \
    split. ! queue ! qtivcomposer name=mixer ! queue ! waylandsink fullscreen=true \
    split. ! queue ! qtimlvconverter ! queue ! qtimltflite delegate=external external-delegate-path=libQnnTFLiteDelegate.so \
    external-delegate-options="QNNExternalDelegate,backend_type=htp;" model=/etc/models/Yolo-NAS-Quantized.tflite ! queue ! \
    qtimlvdetection threshold=50.0 results=10 module=yolov8 labels=/etc/labels/coco_labels.txt constants="yolo-nas,q-offsets=<37.0,0.0, 0.0>,q-scales=<3.416602611541748, 0.00390625, 1.0>;" ! \
    video/x-raw,format=BGRA,width=640,height=360 ! queue ! mixer.
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Last Published: Oct 15, 2025

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