비전/추론
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.
컴퓨터 비전, 딥러닝 추론, 엣지 AI 관련 기술과 실무 경험을 공유합니다.
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.