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Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>
Co-authored-by: pre-commit-ci[bot] <66853113+pre-commit-ci[bot]@users.noreply.github.com>
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Glenn Jocher 2023-11-18 21:51:47 +01:00 • committed by GitHub
parent b6baae584c
commit 02bf8003a8
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GPG key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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docs/ko/modes/predict.md
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@ -92,7 +92,7 @@ Ultralytics YOLO 모델은 Python `Results` 객체의 리스트를 반환하거
YOLOv8은 아래 표에 표시된 바와 같이 추론을 위한 다양한 유형의 입력 소스를 처리할 수 있습니다. 소스에는 정적 이미지, 비디오 스트림, 다양한 데이터 형식이 포함됩니다. 표는 또한 각 소스를 'stream=True' ✅와 함께 스트리밍 모드에서 사용할 수 있는지 여부를 나타냅니다. 스트리밍 모드는 비디오나 라이브 스트림을 처리할 때 결과를 메모리에 모두 로드하는 대신 결과의 생성자를 만들어 유용하게 사용됩니다.
!!! 팁 "팁"
!!! Tip "팁"
긴 비디오나 큰 데이터 세트를 처리할 때 'stream=True'를 사용하여 효율적으로 메모리를 관리합니다. 'stream=False'일 때는 모든 프레임 또는 데이터 포인트에 대한 결과가 메모리에 저장되어, 입력이 크면 메모리 부족 오류를 빠르게 유발할 수 있습니다. 반면에, 'stream=True'는 생성자를 사용하여 현재 프레임 또는 데이터 포인트의 결과만 메모리에 유지하여 메모리 소비를 크게 줄이고 메모리 부족 문제를 방지합니다.