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YOLOs-CPP를 빌드하고 간단한 예제를 만들어 보자.

2026.02.15 - [AI, ML, DL] - [YOLO] YOLOs-CPP build 빌드하기

CPU 사용 예.

#include "yolos/yolos.hpp"

int main() {
	// Initialize Use CPU
	yolos::det::YOLODetector detector("yolo11n.onnx", "coco.names", false);
	
	// Detect
	cv::Mat frame = cv::imread("catsdogs.png");
	std::vector<yolos::Detection> detections = detector.detect(frame, 0.25f, 0.45f);

	// Process results
	for (const yolos::det::Detection& det : detections) {
		std::cout << "Class: " << det.classId << " Conf: " << det.conf << std::endl;
		std::cout << "Box: (" << det.box.width << ", " << det.box.height << ")" << std::endl;
	}

	// Visualize
	detector.drawDetections(frame, detections);

	// Show
	cv::imshow("frame", frame);
	cv::waitKey(0);
		
	return 0;
}

GPU 사용 예.

#include "yolos/yolos.hpp"

int main() {
	// Initialize Use GPU
	yolos::det::YOLODetector detector("yolo11n.onnx", "coco.names", true);
	
	// Detect
	cv::Mat frame = cv::imread("catsdogs.png");
	std::vector<yolos::Detection> detections = detector.detect(frame, 0.25f, 0.45f);

	// Process results
	for (const yolos::det::Detection& det : detections) {
		std::cout << "Class: " << det.classId << " Conf: " << det.conf << std::endl;
		std::cout << "Box: (" << det.box.width << ", " << det.box.height << ")" << std::endl;
	}

	// Visualize
	detector.drawDetections(frame, detections);

	// Show
	cv::imshow("frame", frame);
	cv::waitKey(0);
		
	return 0;
}

• Performance Tips
  Reuse detector instances — Create once, infer many times
  Use GPU when available — 5-10x faster than CPU
  Adjust thresholds — Higher confidence = fewer detections, faster NMS
  Match input resolution — Use model's expected size (640x640)

※ 참고

Usage Guide