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컨테이너의 주요 특징경량성: 최소한의 이미지로 실행되며, 이미지 경량화가 중요합니다.빠른 실행: 프로세스 수준의 속도로 빠르게 실행되며, 여러 컨테이너를 동시에 실행할 수 있습니다.이식성: 다양한 OS 및 환경에서 동일하게 동작합니다.비용 절감: 서버 관리 비용 절감 및 DevOps 환경에 최적화되어 개발 및 운영팀의 작업 분리와 세분화된 관리가 가능합니다. 컨테이너 사용 사례대규모 애플리케이션 서비스: 구글, 넷플릭스, 에어비앤비, 삼성전자 등 다양한 기업의 서비스.추천 서비스: 당근마켓, 엔씨소프트.금융 및 헬스케어 서비스: 토스, 삼성전자 헬스케어.운송 및 기타 서비스: 타다 배차 서비스. 컨테이너 타입시스템 컨테이너: Ubuntu 같은 리눅스 배포판을 사용하여 호스트 OS 위에 다양한 애플리케이션..

xml 엑셀변환 XML file to Excel Converter Online | Convert XML to spreadsheetUse Our Tool to Convert XML Files to Excel. ✅ Easy and Fast Data Transform. ✅ API Available. ✅ All Files are Encrypted. ✅ Convert Large XML Files →conversiontools.io 엑셀 파일 변환 후 불필요한 열 삭제 및 제목을 테이블 컬럼명과 일치 시키자 엑셀 csv 변환 XLSX (EXCEL) CSV 변환 (온라인 무료) — Convertioxlsx 파일(들) 업로드 컴퓨터, Google Drive, Dropbox, URL에서 선택하거나 이 페이지에서 드래그하..

1. 목차환경설정모델 : FastSAM추론 결과결과 확인최종 결과2. 환경 설정AI 모델 테스트 환경Ubuntu 22.04(워크스테이션)AnacondaVS CodePython 3.8.18환경설정conda create -n fastsam_env python=3.8conda activate fastsam_envgit clone cd FastSAMpip install -r requirements.txt3. FastSAMhttps://github.com/CASIA-IVA-Lab/FastSAM1. 모델 (FastSAM)4. 추론 결과input Video Frame (FastSAM)output Video Frame (FastSAM)5. 최종 결과자체적으로 학습이 되어 있는 제공되는 이미지는 영역 지정을 통해 yel..

1. 목차환경설정모델 : yolo7-segmentation추론 결과결과 확인최종 결과2. 환경 설정AI 모델 테스트 환경Ubuntu 22.04(워크스테이션)AnacondaVS CodePython 3.8.18환경설정git clone pip install --upgrade pippip install -r requirements.txt# 스크립트python3 segment/predict.py --weights yolov7-seg.pt --source "input.mp4" --save-txt --project "./output" --name "test3. FastSAMhttps://github.com/RizwanMunawar/yolov7-segmentation모델 (yolo7-segmentation)4. 추론 ..

1. 목차환경설정모델 : yolov7-pose-estimation코드변경기존 pose-estimate.py 파일 저장경로 변경추론 결과결과 비교최종 결과2. 환경 설정AI 모델 테스트 환경Ubuntu 22.04(워크스테이션)AnacondaVS CodePython 3.8.18환경설정git clone cd yolov7-pose-estimationpip install --upgrade pippip install -r requirements.txt# 가중치 다운로드wget -P yolov7-pose-estimation/3. yolov7-pose-estimationhttps://github.com/RizwanMunawar/yolov7-pose-estimation1. 모델 (yolov7-pose-estimatio..

1. 목차환경설정모델 : gvto코드변경기존 main.py 파일 세그메테이션 적용 수정추론 결과결과 확인최종 결과2. 환경 설정AI 모델 테스트 환경Ubuntu 22.04(워크스테이션)AnacondaVS CodePython 3.8.18환경설정git clone pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url pip install -r requirements.txtpip install pycocotools디퓨전 모델 사용시pip install diffusers transformers accelerate scipy safetensors단일모델 testpip install segmentation_models_pytorchpip install diffusers tr..