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AI 명함촬영인식 ‘리오(RIO)’ 적용기 2부 — ML Model Converter와 안드로이드 앱 적용기
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AI 명함촬영인식 ‘리오(RIO)’ 적용기 2부 — ML Model Converter와 안드로이드 앱 적용기

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2025년 1월 13일

두줄요약

리오(RIO) 명함 촬영 인식을 모바일 기기에서 동작시키기 위해 모델 변환과 안드로이드 적용 과정을 정리했습니다. PyTorch를 TF Lite로 옮기고, JNI와 OpenCV로 후처리를 구성한 실험 내용을 공유했습니다.

핵심 내용

  • 리오(RIO) 명함 촬영 인식을 리멤버 앱의 클라이언트 사이드에서 동작시키기 위한 적용 과정
  • PyTorch 모델을 ONNX, TensorFlow를 거쳐 TF Lite로 변환하는 흐름과 그 배경
  • 안드로이드 테스트 앱에서 TensorFlow Lite Interpreter, JNI, OpenCV를 활용한 추론·후처리 구성
  • 양자화 실험, 모델 크기·성능 제약, 모바일 환경 테스트 경험 공유

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#Android 주제를 이어서 읽기

AI 명함 촬영 인식 ‘리오(RIO)’ 적용기 1부 — 명함촬영인식 위한 Instance Segmentation & Computer Vision

명함 촬영 인식의 정확도와 사용자 경험을 높이기 위해 기존 방식에서 Instance Segmentation 기반 모델로 전환했습니다. 탐지와 후처리를 분리하고 OpenCV 기법으로 명함 이미지를 정제한 적용기를 소개했습니다.

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