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.
#TensorFlow Lite#Raspberry Pi#객체 탐지
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배송 완료 사진 속 객체 탐지를 통한 수기 검수 비용 줄이기
배송 완료 사진에서 퍼플 박스·종이봉투·비닐 상태를 탐지해 수기 검수를 자동화했습니다. 데이터 중심 라벨 개선과 재학습으로 검수 필요 건을 99.8% 줄였습니다.
#객체 탐지#YOLO#데이터 중심 AI
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배송 완료 사진 속 객체 탐지를 통한 수기 검수 비용 줄이기
배송 완료 사진에서 퍼플 박스와 종이봉투를 탐지해 수기 검수 대상을 줄인 사례를 소개했습니다. 데이터 중심 학습과 라벨 개선 반복으로 성능을 높이고 검수 비용을 93% 절감했습니다.
#ML#객체 탐지#YOLO
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“이 옷 뭐지?” 스냅 이미지를 AI로 검색해 본 6주간의 여정
스냅 이미지를 검색어로 활용하는 이미지·자연어 검색 PoC를 6주간 검증했습니다. 객체 탐지, 임베딩, 벡터 검색으로 유사 상품 추천과 스타일 검색 가능성을 확인했습니다.
#AWS#LLM#검색
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From One to Ten: YOLO 시리즈 변천사
YOLO 시리즈의 버전별 변화와 핵심 개선점을 정리한 글입니다. 실시간 객체 탐지의 속도·정확도 균형과 생태계 변화를 함께 살펴보았습니다.
#ML#객체 탐지#Python
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토스뱅크가 AI로 보안과 효율도 챙기는 방법
토스뱅크는 ML 모델로 신분증 사본 품질을 검사해 반려와 경고를 자동화했습니다. 임계값과 A/B 테스트로 고객 불편을 줄이면서 수기 검토 효율도 높였습니다.
#ML#A/B 테스트#이미지 분류
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You Only Look Once. YOLO
YOLOv1의 단일 신경망 기반 객체 검출 구조와 출력·손실 구성을 설명했습니다.\nYOLOv2의 앵커 박스, 다중 스케일 학습 등 정확도 개선 기법을 정리했습니다.
#YOLO#객체 탐지#ML
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Object-Detection 을 위한 Image Augmentation
객체 탐지용 이미지 증강에서 Bounding Box를 함께 변환하는 좌표 연산을 설명했습니다. Resize·반전·회전별 계산과 회전 후 경계 보정 방법을 제시했습니다.
#객체 탐지#이미지 증강#Bounding Box
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