AI
고객에게 뚜렷한 경험을: 컬리의 후기 이미지 처리 기술
두줄요약
컬리의 후기 이미지 흐림 판별 개선 과정을 정리했습니다. 딥러닝 실험의 한계를 확인한 뒤 라플라시안 필터와 표준편차 기반 방식으로 정확도를 높였습니다.
핵심 내용
- 컬리 후기 이미지의 흐림 여부를 판별해 고객의 구매 판단을 돕는 이미지 처리 개선 사례
- 기존 푸리에 변환 기반 탐지와 CNN(BDNet) 실험에서 precision 한계와 과적합 문제 확인
- 라플라시안 필터와 표준편차 기반 규칙으로 전환해 검출 precision을 약 90%까지 개선