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KerasCV 가 뭐야?

~8 min · keras-cv

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KerasHub (KerasCV 후속, 통합됨) 는 Keras-native API 의 model zoo: ResNet, EfficientNet, ViT, YOLOv8, SAM, Stable Diffusion. backbone 받고 task head 붙이면 CV pipeline 80% 끝 — Keras 스타일 안 벗어나면서.

KerasCV 가 주는 것

KerasCV 는 Keras 3 위에 올린 production-grade computer vision 라이브러리야. 따로따로 손으로 엮어야 할 조각들을 묶어줘 — 사전학습 backbone, task head 가 이미 연결된 object detection / segmentation model, 그리고 Keras 나머지랑 똑같은 multi-backend keras.ops 위에서 도는 augmentation pipeline. 핵심은 '하나하나가 새롭다' 가 아니야. 전부 Keras 관용구를 공유한다는 거 — JAX 에서 학습한 model 을 TensorFlow 로 불러서 serving 해도 재작성 0 줄.

KerasHub 통합 — import 하기 전에 이거부터

2026 년 이 라이브러리에서 제일 중요한 사실 하나: KerasCV 랑 KerasNLP 가 KerasHub 한 패키지로 통합됐어. 이 track 에서 만날 vision model / preset / API 는 이제 keras_hub.models 아래에 살아. 옛날 keras_cv 패키지도 여전히 설치되고 돌아가지만 (이 track 은 현장에서 보게 될 두 import 스타일 다 보여줘) legacy 호환용으로 동결됐어 — 새 model 은 전부 KerasHub 에 들어와. 새 코드 짤 거면 거기서 시작해.

이 구분이 왜 중요하냐면, 대부분의 튜토리얼이랑 Stack Overflow 답변이 통합 *전* 거야. 옛날 keras_cv.models.X snippet 이 통합 후에 추가된 model 에서 에러 나면, 99% 'keras_hub 로 옮겨갔다' 지 'model 이 없어졌다' 가 아니야.

External links

Exercise

keras-hub 설치 (pip install keras-hub). API 문서에서 vision preset 5 개 리스트 + 각각 무슨 task 인지 메모 (backbone / classifier / detector / segmenter). backbone 하나 from_preset 로드 후 model.count_params() 로 param 수 출력. 이제 *같은* architecture 를 keras_cv 에서도 로드해서 동일한 model 나오는지 확인 — 통합이 동작을 보존했다는 증거.
Hint
model.count_params() 가 trainable + non-trainable 총 param 수 반환. keras_hub 버전이랑 keras_cv 버전이 같은 숫자여야 해.

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