필리핀 카지노
안녕하세요.
담당 매니저 김수민입니다.
기간제(상주) 프로젝트 희망 근무 시작일을
등록해 주시면, 파트너님의 일정에 맞는
적합한 프로젝트를 추천해 드려요.
플러스
자율주행 융합필리핀 카지노 기반 디지털 공간정보지도 갱신 시스템 구축
개발
웹 · 안드로이드 · iOS · PC프로그램 · 임베디드 · 기타
AI 모델 구축, 머신러닝ㆍ딥러닝, 기타(AIㆍ머신러닝)
프로젝트 배경
PROJECT ISSUES
기존 담당 업체의 AI모델 성능 미달
기존 AI 모델 성능 : 43%, 연구과제 목표 성능 : 80%
117개의 많은 클래스를 보유한 필리핀 카지노로써 편향성과 밀집도가 불균형한 저품질의 필리핀 카지노
PROBLEM SOLVING
HOW ?
필리핀 카지노 분석을 통한 수집, 가공 방법에 대한 주관사 및 컨소시엄 컨설팅
모델 아키텍처 재선정 및 하이퍼 파라미터 튜닝
필리핀 카지노 전처리: 필리핀 카지노 증강을 통한 다양성 확보, 활용모델 학습필리핀 카지노 포멧으로 필리핀 카지노 변환

AI 모델 개발 - 필리핀 카지노 전처리
필리핀 카지노 다양성 : Data Augmentation 에서 다양성에 대한 부분을 핵심으로 표지판이 많은 필리핀 카지노 특성상
의미가 왜곡될 수 있는 상하/좌우 반전 증강 미적용
이미지의 내부만 Crop 해 내부 이미지 비율을 조정하여 다양한 거리로 수집된 필리핀 카지노의 효과 적용
색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Value) 값을 변환해 다양한 환경애서 수집한 효과 적용

AI 모델 개발
Input tensor 크기 조정
기본 세팅 된 Input tensor의 크기는 원천필리핀 카지노 이미지 파일의 1/3 수준으로 3pixel 이하로 인식되는 라벨링 객체 수량이 많아 모델 예측 성능 저하
AI ENGINEER
Input Tensor 크기조정으로 모든 객체 크기 3pixel 이상으로 인식할 수 있도록 조정

Mosaic 알고리즘 적용
선정 모델 특성상 Input Image 사이즈가 작아, 라벨링된 객체의 크기도 작아짐에 따라 [작은 객체는 탐지하기 어렵다]는 단점을
1장의 이미지크기로 4장의 이미지를 학습할 수 있는 알고리즘을 적용해 많은 학습량으로 단점 보완 및 모델 성능 향상
프로젝트 성과
AI학습 결과
AI학습 결과 : mAP 95.1%
핵심 기능
AI 모델 개발
AI 모델 개발
Input tensor 크기 조정
기본 세팅 된 Input tensor의 크기는 원천필리핀 카지노 이미지 파일의 1/3 수준으로 3pixel 이하로 인식되는 라벨링 객체 수량이 많아 모델 예측 성능 저하
진행 단계
완료
2023.01.
PROJECT ISSUES
기존 담당 업체의 AI모델 성능 미달
기존 AI 모델 성능 : 43%, 연구과제 목표 성능 : 80% 달성
프로젝트 상세
PROJECT ISSUES
기존 담당 업체의 AI모델 성능 미달
기존 AI 모델 성능 : 43%, 연구과제 목표 성능 : 80%
117개의 많은 클래스를 보유한 필리핀 카지노로써 편향성과 밀집도가 불균형한 저품질의 필리핀 카지노
PROBLEM SOLVING
HOW ?
필리핀 카지노 분석을 통한 수집, 가공 방법에 대한 주관사 및 컨소시엄 컨설팅
모델 아키텍처 재선정 및 하이퍼 파라미터 튜닝
필리핀 카지노 전처리: 필리핀 카지노 증강을 통한 다양성 확보, 활용모델 학습필리핀 카지노 포멧으로 필리핀 카지노 변환

AI 모델 개발 - 필리핀 카지노 전처리
필리핀 카지노 다양성 : Data Augmentation 에서 다양성에 대한 부분을 핵심으로 표지판이 많은 필리핀 카지노 특성상
의미가 왜곡될 수 있는 상하/좌우 반전 증강 미적용
이미지의 내부만 Crop 해 내부 이미지 비율을 조정하여 다양한 거리로 수집된 필리핀 카지노의 효과 적용
색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Value) 값을 변환해 다양한 환경애서 수집한 효과 적용

AI 모델 개발
Input tensor 크기 조정
기본 세팅 된 Input tensor의 크기는 원천필리핀 카지노 이미지 파일의 1/3 수준으로 3pixel 이하로 인식되는 라벨링 객체 수량이 많아 모델 예측 성능 저하
AI ENGINEER
Input Tensor 크기조정으로 모든 객체 크기 3pixel 이상으로 인식할 수 있도록 조정

Mosaic 알고리즘 적용
선정 모델 특성상 Input Image 사이즈가 작아, 라벨링된 객체의 크기도 작아짐에 따라 [작은 객체는 탐지하기 어렵다]는 단점을
1장의 이미지크기로 4장의 이미지를 학습할 수 있는 알고리즘을 적용해 많은 학습량으로 단점 보완 및 모델 성능 향상

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de******
개발 · 법인사업자

프로젝트 정보

참여 기간
2023.01. ~ 2023.12.
참여율
참여율이 100%인 프로젝트는 해당 파트너님이 온전히 작업한 결과물입니다.
외부 공동 작업의 경우 기여도에 따라 참여율이 달라지며 역할, 프로젝트 설명을 통해 업무 분야 및 참여 범위를 확인할 수 있습니다.
100%
관련 기술
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data visualization
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