씨이랩이 ‘국제 컴퓨터 비전 학회(ICCV) 2025’에서 열린 ‘AI 시티 챌린지(AI City Challenge)’에서 글로벌 4위를 차지했다고 23일 밝혔다. 이번 대회는 미국 하와이 호놀룰루에서 개최됐으며, 교통 및 스마트시티 환경에서 수집된 실제 도시 영상 데이터를 기반으로 AI 영상분석 기술의 정확도와 실시간 처리 성능을 종합적으로 평가하는 세계 최고 권위의 AI 경진대회다. 씨이랩이 참가한 트랙 4(Road Object Detection in Fish-Eye Cameras)는 어안(Fisheye) 카메라로 촬영된 영상에서 차량과 보행자를 실시간 탐지하는 기술을 평가하는 과제로, 엣지 디바이스 환경에서 초당 10프레임(FPS) 이상의 성능을 요구하는 까다로운 부문이다. 해당 부문은 참가 팀 수가 가장 많고 글로벌 유수 연구기관 및 기업 간 기술 경쟁이 치열하게 검증된 핵심 트랙으로 꼽힌다. 스마트시티 및 교통 분야는 사각지대를 최소화하기 위해 어안 카메라를 확대 도입하고 있으나, 주변부 왜곡으로 인해 객체 인식률이 크게 저하되는 문제가 있다. 또한 서버 중심 분석 방식은 비용과 지연이 커 현장(엣지) 단에서의 경량·실시간 처리 기술이 핵심 과제로
[헬로티] 라온피플이 딥러닝 알고리즘을 활용하여 공정의 효율성과 정확성을 높여주는 검사 솔루션인 NAVI AI Toolkit 4.0버전을 출시하고 31일 웨비나를 개최한다고 밝혔다. 이번에 출시된 4.0 버전에서는 최신Ampere계열의 Nvidia GPU지원 등을 통해 빠르면서도 심플한 학습, 최적화를 통한 비용 최소화를 통한 결과 분석이 가능해졌다. 특히 기존에 배포된 3.0 버전에 Jupiter 모듈이 추가 지원되고, 라벨링의 편의성이 강화되면서 NAVI AI Toolkit 4.0은 더욱 강력해졌다. 제조업에 특화된 신속, 심플한 학습 방법 제공 1. Jupiter 모듈을 통한 불량 검출 이번 NAVI AI 4.0 버전에서는 기존 세가지 Mercury, Venus, Mars에 Jupiter 툴이 추가 되었다. Jupiter는 비지도 학습(unsupervised learning)의 일종으로 양품만 학습시켜 불량 이미지를 검출하게 되는데, 대부분이 양품인 제조업의 특성상 불특정 다수의 불량에 대한 학습을 할 필요가 없다는 것이 강점이다. 이를 통해 예측 불가능한 불량이 유출되는 것을 막을 수 있다. 그림 1. NAVI AI Trainer 초기 화면 그림 2.
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