괴물 클럽

객체 검출(Object Detection) 모델을 실제 환경에 배포하다 보면, 표준 데이터셋에서는 높은 성능을 보이던 모델이 조도가 낮거나, 객체가 작거나, 일부가 가려진 상황에서 정확도가 급격히 떨어지는 현상을 자주 목격하게 됩니다. 이러한 성능 저하를 해결하기 위해 모델을 처음부터 다시 학습시키는 것은 막대한 시간과 비용이 소요됩니다. 이때 모델의 구조를 변경하지 ...

객체 검출의 속도와 정확도 균형 문제 Faster R-CNN은 객체 검출(Object Detection) 분야의 표준적인 모델로 자리 잡았으나, 실시간 애플리케이션에 적용하기에는 연산 복잡도가 높다는 단점이 있습니다. 특히 VGG16 백본을 사용하는 기본 모델은 약 500ms 이상의 추론 시간을 기록하며, mAP(mean Average Precision) 성능 역시 65% 수준에 머무는 경우가 많습니다. 이러한 ...

환경 설정 및 패키지 설치 conda activate dify cp -r /tmp_package/* /root/bayes-tmp/ python3 /root/start_dify.py cd /root/bayes-tmp/package/ tar -zxf labelme_dep.tar.gz cd labelme_dep dpkg -i *.deb cd .. tar -xf ./户型图片识别.tar.gz tar -zxf py_deps.tar.gz cd py_deps dpkg -i ./* cd .. tar -zxf labelme.tar.gz cd labelme pip install *.whl YOLO11 ...

더 작고 빠른 모델에서 고성능 달성하기 모델 경량화가 중요한 시대다. 특히 DAMO-YOLO처럼 정확도는 뛰어나지만 계산 비용이 큰 디텍션 모델을 모바일 환경에 배포하려면, 성능과 속도 사이의 균형이 필수적이다. 이 문제를 해결하는 핵심 기술 중 하나가 바로 **지식 증류**(Knowledge Distillation)다. 이 방식은 이미 훈련된 고성능 ‘교사 모델’이 가진 패턴 인식 능 ...

UI 테스트나 화면 분석 작업에서 스크린샷 속 요소를 자동으로 식별해야 하는 상황이 자주 발생한다. VideoAgentTrek Screen Filter는 이런 니즈를 해결해주는 시각적 객체 탐지 솔루션으로, 별도의 코딩 없이 브라우저에서 직접 동작한다. YOLO v8 아키텍처를 기반으로 화면 콘텐츠에 특화된 학습이 적용되어 있어, 버튼, 입력 필드, 아이콘 등 인터페이스 구성요소를 높 ...

Deep Learning Framework를 활용한 YOLOv8 기반의 전력 변전소 가시광 이미지 결함 탐지 시스템 개발 이 문서에서는 YOLOv8 모델을 사용하여 전력 변전소에서 발생할 수 있는 다양한 결함(계기 손상, 절연체 손상, 유출, 호흡기 이상 등)을 자동으로 탐지하는 방법을 다룹니다. 환경 설정 먼저 필요한 라이브러리를 설치합니다. 다음 명령어를 실행하세요: pip install ult ...