

EfficientDet-Lite0 모델을 활용한 실시간 객체 탐지 (Raspberry Pi 5)
Raspberry Pi 5에서 EfficientDet-Lite0와 TensorFlow Lite로 실시간 객체 탐지하는 샘플 코드를 소개했습니다. 입력 타입 분기, XNNPACK 가속, FPS 측정까지 포함한 엣지 AI 구현 흐름을 정리했습니다.
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Raspberry Pi 5에서 EfficientDet-Lite0와 TensorFlow Lite로 실시간 객체 탐지하는 샘플 코드를 소개했습니다. 입력 타입 분기, XNNPACK 가속, FPS 측정까지 포함한 엣지 AI 구현 흐름을 정리했습니다.

피지컬 AI가 현실 세계에서 인식·판단·행동하는 차세대 패러다임으로 소개되었습니다. 휴머노이드, 자율주행, 스마트 팩토리 등 적용 분야와 함께 안전성·윤리 과제도 짚었습니다.

오디오, 이미지, 환경 정보를 결합한 멀티모달 AI로 블랙아이스를 감지하는 솔루션을 소개했습니다. 공공기관 평가에서 정검지율 96.7%를 기록하며 야간·악천후 상황의 한계를 보완했습니다.


GPT와 프롬프트 엔지니어링으로 메뉴 이미지 검수를 자동화한 사례를 소개했습니다. 수동 검수 병목을 줄이고, 구조화된 응답과 하이브리드 운영으로 정확도와 효율을 높였습니다.


숙소 사진을 AI로 태깅해 유사 숙소를 찾는 프로토타입 사례를 소개했습니다. 이미지 비교의 한계를 넘기 위해 Google Cloud Vision API와 태그 기반 매칭을 활용했습니다.


AWS Bedrock과 Claude 3.5 Sonnet으로 상품 이미지 자동 검수 시스템을 구축한 사례를 다뤘습니다. 프롬프트 최적화와 운영 통제를 통해 정확도와 처리 속도를 개선했습니다.
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쓱렌즈 매장 서비스를 개편한 과정과 주요 기능 개선 내용을 소개했습니다. 객체 검출, 분류, 멀티모달 기술로 검색 품질과 처리 속도를 높였습니다.


화해 AI 파트가 650만 건 이상의 화장품 리뷰를 분석해 리뷰토픽 기반 서비스로 활용하는 방식을 소개했습니다. 리뷰토픽 고도화와 제품 인식을 위한 컴퓨터 비전 연구 계획을 공유했습니다.