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AI_v2_pipeline_test_for_vision
ehdwo0427 edited this page Aug 4, 2025
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상위 문서로 이동 : AI Wiki
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Load Models → Load Image → Grounding dino → (Make Prompt) → SDXL Inpainting → Image Upscaling → Labeling
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이번 Test에서는 Make Prompt 부분은 생략하고 아래와 같이 대체
- recommend = ["potted plant", "ambient lamp", "LED light", "coffee mug", "desk clock"]
- prompt = "A cozy, add a stylish potted plant, an ambient lamp, soft LED lighting, a ceramic coffee mug, and a small modern desk clock to the existing desk setup."
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pipeline colab 파일은 따로 공유

- {'ambient lamp light': [(929, 422)]}

- Labeling 되지 않음

- {'ambient lamp led light': [(438, 166)], 'desk clock': [(267, 289)]}

- Labeling 되지 않음

- {'ambient lamp led light': [(554, 343)]}
- Label이 제대로 되지 않는 문제
- Model Load시 VRAM이 약 8.4GB 사용이지만 5장을 돌리고 난 후 VRAM이 약 8.5GB으로 소폭 상승, 어디선가 메모리 누수중
Deepvisions | AI Engineer 2026.03 ~ 재직중
2026.05 ~ | @ Deepvisions 캠퍼스 CCTV 4대 · 자전거 OCR + 차량 공회전 다중 신호
2026.04 ~ | @ Deepvisions 포도밭 침입 탐지 (5종 multi-class · 라즈베리파이 4 실시간)
2026.03 ~ | @ Deepvisions 드론 이미지 기반 객체 탐지 + GSD calibration + 수확량 예측
- 프로젝트 메인
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- 수확량 close-up 4장 + 3-Model (2026-05-19)
- 드론 포도 수확량 예측 — 파이프라인 (2026-05)
- 드론 포도송이 탐지 — 학습 변천사 (2026-04)
- SAM3 vs Fine-tuned YOLO
- Grounding DINO vs YOLO Top3 비교 요약
- YOLO Baseline Top3 비교 요약
- YOLO Model Comparison Summary
- 포도 탐지를 위한 데이터 수집
- 포도 수확량 측정을 위한 Object Detection
2025.03 ~ 2025.08 | 카카오테크부트캠프 | ✅ 종료 AI 기반 데스크테리어 추천 서비스
- Name: Woody (이동재)
- Focus: Vision AI, LLM Integration, Backend Engineering
- GitHub: @ehdwo0427
- Email: ehdwo0427@naver.com
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