OpenCV DNN + YOLO11n-seg 모델로 만들어본 객체인식 앱

개요 OpenCV의 DNN 모듈과 YOLO11n-seg 모델을 결합하여 객체 인식 및 인스턴스 세그멘테이션을 수행하는 앱이 공개되었다. 별도의 딥러닝 프레임워크 없이 OpenCV만으로 YOLO 모델을 추론할 수 있어 경량 환경에서도 동작하는 것이 특징이다.

핵심 내용 YOLO11n-seg는 YOLO 시리즈의 나노 세그멘테이션 모델로, 객체 탐지와 동시에 픽셀 단위 마스크를 생성한다. OpenCV DNN 모듈은 ONNX 포맷의 모델을 로드하여 추론할 수 있어, PyTorch나 TensorFlow 같은 무거운 프레임워크 의존성을 제거할 수 있다. 이를 통해 배포 크기를 줄이고, C++ 기반 애플리케이션에서도 쉽게 통합할 수 있다. 영상에서는 실시간으로 객체를 인식하고 각 객체의 세그멘테이션 마스크를 오버레이하는 결과를 보여준다.

기존 대비 차별점 일반적으로 YOLO 모델 추론에는 Ultralytics 라이브러리나 PyTorch를 사용하지만, OpenCV DNN만으로 구현함으로써 의존성을 최소화했다. 특히 seg 모델을 DNN 모듈로 돌리는 경우는 detection에 비해 후처리가 복잡한데, 이를 직접 구현한 점이 눈에 띈다. 임베디드 환경이나 C++ 프로젝트에 YOLO 세그멘테이션을 통합하려는 개발자에게 좋은 레퍼런스가 된다.

활용 가능성 모바일이나 엣지 디바이스에서 경량 객체 인식이 필요한 경우 OpenCV DNN 기반 접근법이 유용하다. 산업 현장의 불량 검출, 자율주행 프로토타입, AR 앱에서의 객체 마스킹 등에 적용할 수 있다. OpenCV만 설치하면 되므로 크로스 플랫폼 배포도 용이하다.

참고 자료 - 원본 포스트 ===