JSON

JSON 또는 JavaScript 객체 표기법은 데이터를 저장하고 전송하는 데 사용되는 가벼운 텍스트 기반 형식입니다. 사람이 읽고 쓰기 쉽도록 설계된 동시에 기계가 파싱하고 생성하기에도 똑같이 쉽도록 설계된 JSON은 현대 컴퓨팅에서 데이터 교환을 위한 사실상의 표준이 되었습니다. 언어에 독립적인 특성 덕분에 다음과 같은 장점이 있습니다. 다양한 프로그래밍 환경 전반에서 원활하게 작동하여 초석 기술입니다. 웹 애플리케이션 복잡한 인공 지능(AI) 시스템.

JSON의 핵심 구조

JSON 데이터는 대부분의 언어에서 볼 수 있는 일반적인 데이터 유형을 반영하는 두 가지 기본 구조로 구성되어 있습니다:

• 객체: 중괄호로 묶인 키-값 쌍의 정렬되지 않은 컬렉션입니다. {}. 의 컨텍스트에서 AI에서 개체는 단일 이미지의 메타데이터를 나타낼 수 있으며, 여기서 키는 문자열(예: "파일 이름", "width" 등)이고 값은 해당 데이터입니다.
• 배열: 대괄호로 묶인 값의 정렬된 목록입니다. []. 배열은 다음과 같은 용도로 자주 사용됩니다. 예측 목록을 저장하는 데 자주 사용됩니다. 바운딩 박스 단일 프레임 내에서 감지된 좌표 프레임 내에서 감지된 좌표입니다.

구문은 ECMA-404 표준에 의해 정의됩니다, 다양한 플랫폼에서 일관성을 보장합니다. 구문 다이어그램에 대해 자세히 알아보려면 공식 JSON.org 문서에서 포괄적인 참조를 제공합니다.

AI 및 머신러닝 분야에서의 응용

머신 러닝(ML) 워크플로우에서 JSON은 다음과 같은 역할을 합니다. 파이프라인의 여러 단계를 연결하는 중요한 가교 역할을 합니다. 데이터 전처리부터 모델의 최종 배포까지 모델 배포까지 다용도로 사용할 수 있어 학습에 필요한 구조화된 데이터와 추론 중에 생성되는 동적 결과물을 동적 결과물을 처리할 수 있습니다.

데이터 집합 주석

컴퓨터 비전에서 가장 일반적으로 사용되는 것 중 하나는 컴퓨터 비전에서 가장 많이 사용되는 것은 데이터 어노테이션을 처리하는 것입니다. 다음과 같은 인기 있는 벤치마크는 COCO 데이터 세트와 같은 인기 있는 벤치마크는 특정 JSON 구조를 활용하여 이미지를 해당 레이블에 매핑합니다. 일반적인 어노테이션 파일에는 이미지, 카테고리 및 주석에 대한 정보가 포함되어 있으며, 각 주석에는 클래스 ID, 분할 마스크 및 경계 상자 좌표가 포함됩니다.

모델 추론 및 API

학습된 모델을 프로덕션에 배포하는 경우 모델 서빙 기술을 사용하여 프로덕션에 배포할 때, 종종 다른 소프트웨어 컴포넌트와 통신하는 경우가 많습니다. REST API. 예를 들어, 애플리케이션은 실행 중인 서버에 이미지를 보낼 수 있습니다. Ultralytics YOLO11. 서버는 서버는 이미지를 처리하고 예측 결과인 클래스, 신뢰도 점수, 위치 데이터 등 예측 결과를 JSON 형식의 문자열로 반환합니다. 이 출력은 프론트엔드 애플리케이션, 데이터베이스 또는 로보틱스 제어 시스템에서 쉽게 사용할 수 있습니다.

다음 예는 추론 결과에서 JSON 출력을 생성하는 방법을 보여 줍니다. ultralytics Python 패키지:

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on a sample image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Convert the first result object to a JSON string
# This serializes detection data including boxes, classes, and confidence
print(results[0].tojson())

JSON과 관련 데이터 형식 비교

JSON은 어디에나 존재하지만, ML 프로젝트에서 자주 접하는 다른 데이터 직렬화 형식과 구별하는 것이 중요합니다.

• YAML(YAML 마크업 언어): YAML은 사람이 최대한 쉽게 읽을 수 있도록 설계되었으며 주석을 지원하여 구성 파일에 선호되는 선택입니다. Ultralytics 에코시스템에서 YAML은 다음을 정의하는 데 사용됩니다. 데이터 세트 경로 및 하이퍼파라미터 튜닝에 사용되는 반면, JSON은 엄격한 구문과 빠른 구문 분석으로 인해 데이터 교환 및 API 응답에 선호됩니다.
• XML(확장 가능한 마크업 언어): XML은 HTML과 유사한 태그 기반 구조를 사용합니다. 강력하고 복잡한 스키마를 지원하지만, JSON보다 JSON보다 훨씬 더 장황합니다. 최신 딥 러닝 파이프라인에서 XML은 대부분 JSON으로 대체되고 있지만, 레거시 시스템과 파스칼 VOC 같은 특정 형식에서는 계속 유지되고 있습니다. 객체 감지를 위한 파스칼 VOC와 같은 특정 형식은 여전히 남아 있습니다.

최신 AI 스택의 관련성

AI에서 JSON의 채택은 비전을 넘어 라이브러리까지 확장되고 있습니다. 다음과 같은 프레임워크 TensorFlow.js를 사용하면 모델을 JSON 파일로 직접 저장하고 로드할 수 있습니다, 브라우저 기반 머신 러닝을 가능하게 합니다. 또한, 데이터를 저장하는 MongoDB와 같이 JSON과 같은 문서에 데이터를 저장하는 NoSQL 데이터베이스는 대규모 비정형 데이터 레이크를 관리하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 관리하기 위해 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

JSON은 표준화되고 가볍고 읽기 쉬운 형식을 제공함으로써 모델 배포의 복잡성을 간소화하고 모델 배포 및 상호 운용성 보장 모델 배포를 간소화하고 최신 AI 생태계를 구성하는 다양한 도구 간의 상호운용성을 보장합니다. 웹 환경에서 JSON을 파싱하는 데 관심이 있는 개발자를 위해 환경 내에서 JSON을 구문 분석하는 데 관심이 있는 개발자를 위해 Mozilla 개발자 네트워크(MDN) 에서는 광범위한 튜토리얼과 설명서를 제공합니다.