AI
템플릿 매칭의 진화: 픽셀 기반에서 딥러닝까지
컴퓨터 비전의 템플릿 매칭 기술이 픽셀 기반 방식에서 SIFT/ORB를 거쳐 SuperPoint/SuperGlue까지 어떻게 발전했는지 설명합니다. 각 방법의 원리, 한계, 그리고 용도별 권장사항을 다룹니다.
대규모 언어 모델, 기계학습, 딥러닝 분야의 최신 기술과 실무 경험을 공유합니다. LLM 애플리케이션부터 MLOps까지, 실제 프로젝트에서 얻은 인사이트를 전달합니다.
컴퓨터 비전의 템플릿 매칭 기술이 픽셀 기반 방식에서 SIFT/ORB를 거쳐 SuperPoint/SuperGlue까지 어떻게 발전했는지 설명합니다. 각 방법의 원리, 한계, 그리고 용도별 권장사항을 다룹니다.
재활용 플라스틱 분류 시스템에서 PyTorch 기반 YOLO 모델을 TensorRT와 DeepStream으로 최적화하여 추론 속도를 15ms에서 7ms로 단축한 실전 사례를 공유합니다.