이미지 속 객체를 어떻게 감지하나요?

AI 객체 감지 도구를 열고 JPEG, PNG, WebP 이미지를 업로드 영역에 드래그하거나, 찾아보거나, 붙여넣어 불러오세요. 처음 사용할 때 AI 모델(~6 MB)이 한 번 다운로드되어 오프라인 사용을 위해 캐시된 후, 감지가 자동으로 실행됩니다. 모델은 각 물체 주위에 색상별 바운딩 박스를 그리고 80개 COCO 카테고리 전체를 신뢰도 점수와 함께 라벨링하며, 클래스별로 개수와 함께 나열합니다. 이후 다운로드를 클릭해 주석이 달린 이미지를 저장하거나, JSON 내보내기를 클릭해 원시 감지 데이터를 저장할 수 있습니다. 영구 무료이며 전적으로 브라우저에서 실행되고, 이미지는 절대 업로드되지 않습니다.

AI 객체 감지 도구는 무료인가요?

네 — 80개 COCO 카테고리에 대해 AI 바운딩 박스로 이미지 속 물체를 감지하고 라벨링하는 것은 완전히 무료이며 영구적으로 무료입니다. 계정도, 가입도, 이미지당 요금도 없습니다. 객체 감지 모델은 WebAssembly를 통해 전적으로 사용자 기기에서 실행되며, 이미지는 어떤 서버에도 업로드되지 않습니다. 사이트는 광고로 운영됩니다.

AI 객체 감지란 무엇인가요?

AI 객체 감지는 합성곱 신경망(CNN)을 사용해 이미지를 스캔하고 그 안의 물체를 식별 및 위치 파악한 후, 감지된 각 물체에 대해 클래스 라벨, 신뢰도 점수, 바운딩 박스 좌표를 출력하는 기술입니다. 대표적인 모델 아키텍처로는 YOLO 계열과 SSD가 있습니다.

도구가 제 이미지를 서버에 업로드하나요?

절대 그렇지 않습니다. AI 모델은 WebAssembly를 통해 브라우저에서 실행되며 이미지는 절대 사용자 기기를 벗어나지 않습니다. 이는 코드상의 런타임 네트워크 가드로 강제되어 있으며, 파일을 기기 밖으로 전송하려는 어떠한 시도도 차단합니다. 직접 확인할 수도 있습니다. DevTools → Network를 열고 지켜보세요. 아무것도 업로드되지 않습니다.

인터넷 연결이 필요한가요?

모델을 처음 다운로드할 때(~6 MB)만 필요합니다. 다운로드가 완료되면 모델은 브라우저의 Cache API에 저장되며, 네트워크 연결 없이도 객체 감지가 완전히 오프라인으로 작동합니다.

첫 실행에는 얼마나 걸리나요?

첫 실행에는 두 단계가 있습니다. (1) 모델 다운로드(연결 속도에 따라 약 4~20초)와 (2) ONNX Runtime 초기화(1~2초)입니다. 그 이후 이미지당 추론 시간은 이미지 크기와 기기 성능에 따라 약 0.5~5초가 걸립니다. 이후 실행에서는 다운로드 과정을 완전히 건너뜁니다.

오프라인에서도 사용할 수 있나요?

네. 첫 다운로드 이후 모델은 브라우저의 Cache API에 저장되며, 객체 감지는 네트워크 연결 없이도 실행됩니다. 탭을 닫았다가 다시 열어도 모델은 캐시된 상태로 유지됩니다.

어떤 물체 카테고리를 감지할 수 있나요?

기본 모델은 COCO 데이터셋으로 학습되어 사람, 자동차, 동물, 가전제품, 음식 등 80개의 일반적인 물체 카테고리를 인식할 수 있습니다. 전체 카테고리 목록은 결과 패널에 표시됩니다.

AI 모델은 저장 공간을 얼마나 차지하나요?

객체 감지 모델은 약 6 MB입니다. 한 번만 다운로드되며 오프라인 사용을 위해 브라우저의 Cache API에 캐시됩니다.

신뢰도 점수는 무엇을 의미하나요?

신뢰도 점수(0%~100%)는 모델이 감지 결과를 얼마나 확신하는지를 나타냅니다. 점수가 높을수록 모델이 해당 위치에 감지된 클래스가 실제로 존재한다고 더 확신한다는 뜻입니다. 일반적으로 50% 이상의 결과는 신뢰할 수 있는 것으로 간주됩니다.

AI 객체 감지 — 이미지 속 물체 식별 및 라벨링

객체 감지 도구는 사진 속 모든 물체를 색상별 바운딩 박스와 신뢰도 점수로 식별하고 라벨링하며, 80개 COCO 카테고리를 지원합니다. AI 모델은 WebAssembly를 통해 사용자 기기에서 완전히 실행되며, 이미지는 절대 업로드되지 않습니다. 모델은 한 번만 다운로드되고(~6 MB) 브라우저에 캐시되어 완전히 오프라인으로 작동합니다.

AI 객체 감지 — 바운딩 박스로 물체를 자동으로 식별하고 라벨링, 80개 COCO 카테고리 지원, 모델은 로컬에서 실행, 이미지는 절대 업로드되지 않음.

100% 무료 — 영원히. 어떤 요금도 없습니다.
개인정보 보호: 파일은 브라우저에서 로컬로 처리되며 절대 서버로 전송되지 않습니다.
업로드 없음, 계정 없음, 회원가입 불필요.

객체 감지 도구 열기
AI 객체 감지 페이지를 방문하세요. 가입이나 설치가 필요 없습니다.
이미지 불러오기
JPEG, PNG, WebP 이미지를 업로드 영역으로 드래그 앤 드롭하거나, 클릭하여 찾아보거나, Ctrl+V / Cmd+V로 붙여넣으세요.
AI 모델 로딩 대기
처음 사용할 때 객체 감지 모델(~6 MB)이 브라우저에 다운로드되어 오프라인 사용을 위해 캐시됩니다.
자동으로 감지 실행
이미지를 불러오는 즉시 AI가 분석을 시작해 감지된 각 물체 주위에 색상별 바운딩 박스를 그리고, 클래스 이름과 신뢰도 점수로 라벨링합니다. 모든 과정은 사용자 기기에서 실행되며 이미지는 절대 업로드되지 않습니다.
결과 확인
감지된 물체는 클래스별로 개수와 함께 나열됩니다(예: 사람 ×3, 자동차 ×2). 각 항목에는 신뢰도 퍼센트가 표시됩니다.
주석이 달린 이미지 또는 JSON 다운로드
다운로드를 클릭하면 바운딩 박스 주석이 표시된 이미지를 저장할 수 있고, JSON 내보내기를 클릭하면 원시 감지 데이터(라벨, 신뢰도, 픽셀 박스)를 추가 처리를 위해 저장할 수 있습니다.

이미지 속 객체를 어떻게 감지하나요?: AI 객체 감지 도구를 열고 JPEG, PNG, WebP 이미지를 업로드 영역에 드래그하거나, 찾아보거나, 붙여넣어 불러오세요. 처음 사용할 때 AI 모델(~6 MB)이 한 번 다운로드되어 오프라인 사용을 위해 캐시된 후, 감지가 자동으로 실행됩니다. 모델은 각 물체 주위에 색상별 바운딩 박스를 그리고 80개 COCO 카테고리 전체를 신뢰도 점수와 함께 라벨링하며, 클래스별로 개수와 함께 나열합니다. 이후 다운로드를 클릭해 주석이 달린 이미지를 저장하거나, JSON 내보내기를 클릭해 원시 감지 데이터를 저장할 수 있습니다. 영구 무료이며 전적으로 브라우저에서 실행되고, 이미지는 절대 업로드되지 않습니다.
AI 객체 감지 도구는 무료인가요?: 네 — 80개 COCO 카테고리에 대해 AI 바운딩 박스로 이미지 속 물체를 감지하고 라벨링하는 것은 완전히 무료이며 영구적으로 무료입니다. 계정도, 가입도, 이미지당 요금도 없습니다. 객체 감지 모델은 WebAssembly를 통해 전적으로 사용자 기기에서 실행되며, 이미지는 어떤 서버에도 업로드되지 않습니다. 사이트는 광고로 운영됩니다.
AI 객체 감지란 무엇인가요?: AI 객체 감지는 합성곱 신경망(CNN)을 사용해 이미지를 스캔하고 그 안의 물체를 식별 및 위치 파악한 후, 감지된 각 물체에 대해 클래스 라벨, 신뢰도 점수, 바운딩 박스 좌표를 출력하는 기술입니다. 대표적인 모델 아키텍처로는 YOLO 계열과 SSD가 있습니다.
도구가 제 이미지를 서버에 업로드하나요?: 절대 그렇지 않습니다. AI 모델은 WebAssembly를 통해 브라우저에서 실행되며 이미지는 절대 사용자 기기를 벗어나지 않습니다. 이는 코드상의 런타임 네트워크 가드로 강제되어 있으며, 파일을 기기 밖으로 전송하려는 어떠한 시도도 차단합니다. 직접 확인할 수도 있습니다. DevTools → Network를 열고 지켜보세요. 아무것도 업로드되지 않습니다.
인터넷 연결이 필요한가요?: 모델을 처음 다운로드할 때(~6 MB)만 필요합니다. 다운로드가 완료되면 모델은 브라우저의 Cache API에 저장되며, 네트워크 연결 없이도 객체 감지가 완전히 오프라인으로 작동합니다.
첫 실행에는 얼마나 걸리나요?: 첫 실행에는 두 단계가 있습니다. (1) 모델 다운로드(연결 속도에 따라 약 4~20초)와 (2) ONNX Runtime 초기화(1~2초)입니다. 그 이후 이미지당 추론 시간은 이미지 크기와 기기 성능에 따라 약 0.5~5초가 걸립니다. 이후 실행에서는 다운로드 과정을 완전히 건너뜁니다.
오프라인에서도 사용할 수 있나요?: 네. 첫 다운로드 이후 모델은 브라우저의 Cache API에 저장되며, 객체 감지는 네트워크 연결 없이도 실행됩니다. 탭을 닫았다가 다시 열어도 모델은 캐시된 상태로 유지됩니다.
어떤 물체 카테고리를 감지할 수 있나요?: 기본 모델은 COCO 데이터셋으로 학습되어 사람, 자동차, 동물, 가전제품, 음식 등 80개의 일반적인 물체 카테고리를 인식할 수 있습니다. 전체 카테고리 목록은 결과 패널에 표시됩니다.
AI 모델은 저장 공간을 얼마나 차지하나요?: 객체 감지 모델은 약 6 MB입니다. 한 번만 다운로드되며 오프라인 사용을 위해 브라우저의 Cache API에 캐시됩니다.
신뢰도 점수는 무엇을 의미하나요?: 신뢰도 점수(0%~100%)는 모델이 감지 결과를 얼마나 확신하는지를 나타냅니다. 점수가 높을수록 모델이 해당 위치에 감지된 클래스가 실제로 존재한다고 더 확신한다는 뜻입니다. 일반적으로 50% 이상의 결과는 신뢰할 수 있는 것으로 간주됩니다.

COCO(Common Objects in Context) 데이터셋은 80개 물체 카테고리에 걸쳐 33만 장이 넘는 이미지를 포함하고 있으며, 객체 감지 모델을 학습하고 평가하는 데 가장 널리 사용되는 벤치마크입니다.
YOLO(You Only Look Once) 아키텍처는 2016년 Redmon 등에 의해 제안되었습니다. 한 번의 순전파만으로 물체 위치 파악과 분류를 완료해 2단계 방식보다 훨씬 빠릅니다.
ONNX Runtime Web은 WebGL 또는 WebGPU 백엔드로 브라우저에서 객체 감지 모델을 실행하는 것을 지원하며, 평균 추론 시간은 보통 수십 밀리초에서 몇 초 사이입니다.
바운딩 박스는 (x, y, width, height) 또는 (x1, y1, x2, y2) 형식으로 표현되며 감지된 물체의 영역을 나타냅니다.
브라우저 측 객체 감지는 네트워크 왕복이 전혀 없어 클라우드 API보다 훨씬 강력한 프라이버시를 제공하며, 얼굴이나 문서와 같은 민감한 이미지의 경우 특히 중요합니다.

🎯 AI 객체 감지 — 이미지 속 물체 식별 및 라벨링

AI 객체 감지 — 이미지 속 물체 식별 및 라벨링