장애물 감지 앱과 AI 모델 최적화로 보행자 안전 강화하기
엣지 AI 기반 안드로이드 장애물 감지 앱의 실시간 객체 감지 방식을 소개했습니다. YOLOv5 모델 경량화로 지연 시간과 전력 소비를 낮춘 결과를 공유합니다.
#엣지 AI#객체 감지
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필터 1
AI 모델 최적화를 활용한 혁신적인 세탁 기호 탐지 솔루션: 정확도를 위한 프로세스의 간소화
세탁 기호 객체 탐지 모델을 Android용 TFLite로 구현하고 NetsPresso로 최적화했습니다. 경량 모델은 크기를 줄이면서도 유사한 정확도와 더 빠른 탐지 속도를 보였습니다.
#객체 탐지#Android
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파이넷츠프레소의 가지치기 기법을 활용한YOLOv5-L의 실시간 처리 속도 향상
PyNetsPresso의 DAP로 YOLOv5-L에서 의존성을 고려한 파라미터 제거 방식을 소개했습니다. Jetson Xavier·TensorRT 환경에서 2.63배 성능 향상과 2% 수준의 성능 저하를 제시했습니다.
#YOLOv5#NetsPresso
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