EfficientDet-Lite0 모델을 활용한 실시간 객체 탐지 (Raspberry Pi 5)

문제라즈베리파이 5 같은 엣지 디바이스에서 객체 탐지 모델을 실시간으로 돌리려면, 풀스펙 딥러닝 모델은 너무 무거워 추론 속도·메모리·전력 모두에서 제약이 생긴다.

접근TensorFlow Lite용 EfficientDet-Lite0(COCO 80 클래스) 모델을 PiCamera2와 함께 라즈베리파이 5에 올렸다. 32bit float 가중치를 8bit uint8로 양자화해 모델 크기를 약 1/4로 줄였고, TFLite Interpreter가 전처리 시 입력 타입 변환을 자동 처리한다. 카메라 프레임을 받아 추론 → 박스/라벨 오버레이 → FPS 계측까지 한 루프로 묶고, confidence threshold(기본 0.5)도 조절할 수 있게 했다.

결과라이브 카메라 피드에서 실시간 객체 탐지가 동작했고, FPS가 화면에 함께 출력돼 성능을 즉시 확인할 수 있었다. 양자화 + 경량 모델 조합으로 엣지 디바이스에서 COCO 80 클래스 탐지를 실용 수준으로 돌리는 레퍼런스가 만들어졌다.

데보션 (SK) 블로그

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