Android Object Detection: ML Kit vs TensorFlow Lite Object Detection API

안드로이드에서 객체 감지를 구현하는 방법에는 Google ML Kit과 TensorFlow Lite Object Detection API를 사용하는 방법이 있습니다. 두 기술은 각각 고유한 장단점을 가지고 있으며, 사용 사례에 따라 적합한 선택이 달라질 수 있습니다. 이번 글에서는 두 방법을 비교하고, 어떤 상황에서 적합한지 알아보겠습니다.

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1. Google ML Kit

특징

• 완전한 SDK 제공: Google ML Kit는 개발자가 복잡한 머신러닝 모델을 다루지 않고도 객체 감지 및 기타 AI 기능을 구현할 수 있도록 간단한 API를 제공합니다.
• 온디바이스(On-Device) 처리: 네트워크 연결 없이도 동작하며, 빠르고 효율적입니다.
• 사용자 정의 모델 통합 가능: 기본 모델 외에도 TensorFlow Lite로 학습한 사용자 정의 모델을 통합할 수 있습니다.

모델 관리

ML Kit의 모델은 다음 방식으로 관리됩니다:

1. 번들 해제(Unbundled):
   • 모델이 Google Play 서비스를 통해 다운로드되고 관리됩니다.
   • 이 경우 모델은 Google Play 서비스의 내부 저장소에 위치하며, 앱의 저장 용량에 포함되지 않습니다.
2. 번들로 묶임(Bundled):
   • 모델이 앱과 함께 빌드 시 정적으로 포함됩니다.
   • 이 경우 모델 파일은 앱의 assets/ 폴더에 저장되며, 앱 설치 시 디바이스의 앱 전용 저장소에 복사됩니다.
3. 동적으로 다운로드됨(Dynamically downloaded):
   • 모델이 필요에 따라 다운로드됩니다.
   • 이 경우 모델은 앱의 전용 저장소에 저장되며, 앱이 삭제되면 함께 제거됩니다.

모델 저장 위치

• 저장 위치는 일반적으로 Android의 앱 전용 저장소인 /data/data/<패키지명>/ 디렉토리 아래에 위치합니다.
• 이 경로는 보안상의 이유로 루트 권한 없이 접근할 수 없으며, 사용자나 다른 앱이 직접 접근하는 것은 제한됩니다.
• 이러한 설계는 모델의 보안과 무결성을 유지하고, 개발자가 복잡한 세부 사항을 신경 쓰지 않고 ML Kit의 기능을 활용할 수 있도록 돕습니다.

장점

• 간단한 설정과 사용: “기능을 바로 사용”할 수 있는 구조.
• 빠른 처리 속도: 온디바이스에서 최적화된 경량 모델을 사용.
• Google의 지속적인 업데이트와 지원.

단점

• 제한된 사용자 정의: 사전 학습된 모델에 의존하며, 모델 수정은 불가능.
• 모델 상세 정보 부족: TensorFlow Lite처럼 모델 구조와 성능 지표에 대한 세부 정보는 제공되지 않음.

코드 예제

ObjectDetectorOptions options =
    new ObjectDetectorOptions.Builder()
        .setDetectorMode(ObjectDetectorOptions.STREAM_MODE)
        .enableMultipleObjects()
        .enableClassification()
        .build();

ObjectDetector objectDetector = ObjectDetection.getClient(options);

objectDetector.process(image)
    .addOnSuccessListener(detectedObjects -> {
        for (DetectedObject obj : detectedObjects) {
            Rect boundingBox = obj.getBoundingBox();
            List<DetectedObject.Label> labels = obj.getLabels();
            // 결과 처리
        }
    })
    .addOnFailureListener(e -> {
        // 에러 처리
    });

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2. TensorFlow Lite Object Detection API

특징

• 커스텀 모델 지원: TensorFlow Lite는 사용자가 직접 학습한 모델을 사용할 수 있습니다.
• 사전 학습된 모델 제공: EfficientDet-Lite 모델군과 같은 다양한 사전 학습된 모델을 제공합니다.
  • EfficientDet-Lite0: 경량 모델, mAP 25.69% (COCO 2017 데이터셋 기준).
  • EfficientDet-Lite1: 중간 크기 모델, mAP 30.55%.
  • EfficientDet-Lite2: 더 큰 모델, mAP 33.97%.

모델 관리

• 모델은 APK에 포함되거나, 앱 실행 시 디바이스에 다운로드됩니다.
• 개발자가 모델 파일(.tflite)을 직접 관리할 수 있으며, 필요 시 수정 가능.

장점

• 높은 유연성: 특정 데이터에 맞춰 학습된 사용자 정의 모델을 배포 가능.
• 다양한 모델 선택: 모델 크기, 정확도, 속도 요구사항에 맞는 모델 선택 가능.
• 고급 사용자 정의: TensorFlow 및 Keras와 연동하여 고급 학습 및 최적화 가능.

단점

• 복잡한 설정 과정: 모델 학습과 변환, 최적화에 대한 추가 작업 필요.
• 리소스 소모: ML Kit보다 리소스를 더 많이 사용할 가능성 있음.

코드 예제

try (Interpreter tflite = new Interpreter(loadModelFile(context))) {
    ByteBuffer input = preprocessImage(bitmap);
    ByteBuffer output = ByteBuffer.allocateDirect(/* 모델 출력 크기 */);

    // 모델 실행
    tflite.run(input, output);

    // 결과 처리
    List<Recognition> results = parseOutput(output);
} catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
}

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ML Kit vs TensorFlow Lite 비교

항목Google ML KitTensorFlow Lite

사용 난이도	매우 쉬움 (API 기반)	중간~어려움 (모델 학습 필요)
모델 상세 정보 제공	제공되지 않음	제공됨 (EfficientDet-Lite 등)
사용자 정의 가능 여부	제한적	가능 (커스텀 모델 학습 및 사용)
성능	빠름 (온디바이스 최적화)	중간~상 (모델 구조에 따라 다름)
리소스 사용량	낮음 (경량화된 모델)	중간~높음 (복잡도와 모델 크기에 따라 다름)

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사용 사례에 따른 추천

ML Kit를 추천하는 경우

• 빠르게 개발해야 하며, 머신러닝 경험이 부족한 경우.
• 일반적인 객체 감지와 같은 간단한 작업이 필요한 경우.
• 온디바이스 실행과 네트워크 독립성이 중요한 경우.

TensorFlow Lite를 추천하는 경우

• 특정 데이터셋에 맞춰 학습된 커스텀 모델이 필요한 경우.
• 더 높은 정확도와 유연성이 중요한 경우.
• 머신러닝 및 모델 학습에 대한 경험이 있는 경우.

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결론

ML Kit와 TensorFlow Lite Object Detection API는 각각 고유한 장점과 단점을 가지고 있습니다. ML Kit는 간단하고 빠르게 객체 감지 기능을 추가할 수 있도록 설계되었으며, TensorFlow Lite는 고급 사용자 정의와 높은 유연성을 제공합니다. 프로젝트 요구사항과 개발자의 경험 수준에 따라 적합한 도구를 선택하세요.

참고 문서:

• ML Kit Object Detection Custom Models (Google Developers)
• ML Kit 모델 설치 경로 안내 (Google Developers)

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