KerasCV를 통합한 KerasHub는 ResNet, EfficientNet, ViT, YOLOv8, SAM, Stable Diffusion을 Keras 방식으로 제공하는 모델 모음이야. 백본을 고르고 과제별 출력 헤드를 붙이면 이미지 파이프라인의 80%가 완성돼.
KerasCV가 제공하는 것
KerasCV는 Keras 3 위에 구축된 운영 수준의 컴퓨터 비전 라이브러리야. 사전 학습 백본, 과제별 출력 헤드가 연결된 객체 탐지·분할 모델, 여러 백엔드의 keras.ops에서 실행되는 이미지 증강 파이프라인을 하나의 관용구로 묶어 줘. 개별 기술보다 중요한 점은 모두 Keras 방식으로 연결된다는 거야. JAX에서 학습한 모델을 TensorFlow에서 불러와 서빙해도 모델 코드를 다시 쓸 필요가 없어.
KerasHub 통합부터 이해해
2026년에는 KerasCV와 KerasNLP가 KerasHub 한 패키지로 통합됐어. 이 트랙의 이미지 모델, 프리셋, API는 이제 keras_hub.models 아래에 있어. 이전 keras_cv 패키지도 설치해 사용할 수 있지만 호환성을 위해 유지되는 상태이며 새 모델은 KerasHub에 추가돼. 새 코드는 KerasHub에서 시작해.
많은 튜토리얼과 Stack Overflow 답변이 통합 전에 작성됐다는 점도 기억해. 오래된 keras_cv.models.X 예제가 통합 뒤 추가된 모델에서 실패한다면, 99%는 모델이 사라진 것이 아니라 keras_hub로 옮겨간 경우야.