식재료 객체 인식 모델 개발 환경 Python : python-3.9.13 Pytorch : torch-2.2.0 cuda : cuda_12.2 그래픽 카드 : 3070Ti 메모리 : 48GB Library : YoloV8 학습 데이터 셋 : Roboflow IDE : Pycharm 설명 yoloV8을 이용해 사물 인식 AI 모델 학습 (데이터 셋 : roboflow) 학습 시킨 AI 모델을 validate & 직접 사용 AI 모델 .pt 을 플러터 내장을 위해 .Tfile로 변환 변환 시킨 .Tfile을 플러터에 내장 사용법 yoloV8 사이트 접속 git clone <yoloV8 github> 받기 다운 받은 후 라이브러리 설치 : pip install ultralytics python + cuda + pytorch 버전 호환성 맞게 라이브러리 설치 cuda : 그래픽 카드 버전에 맞는 cuda 설치 pytorch : cuda와 호환성이 맞는 버전 설치 설치 완료 후 yoloV8Test.py 실행하여 테스트 yoloV8.py 통해 Custom Data을 통해 모델 생성 camera.py & customDataValid.py 통해 생성한 모델 Validate 플러터에 내장할 예정이라면 transToOnnx.py 참고