Semantic Segmentation을 활용한 차량 파손 탐지 딥러닝 모델 개발기

쏘카에서 2019년 하반기에 개발한 딥러닝 기반 차량 파손 탐지 모델 개발 과정을 소개하는 글입니다. 차량 파손 탐지 모델 개발 배경, 요구사항 설정, 문제 해결 방식, 그리고 Semantic Segmentation을 활용한 접근 방식을 상세히 다룹니다.

입력 및 출력 데이터 정의, Dataset 분리, 사용된 모델 구조, 학습 및 추론 과정, 후처리, 실제 데이터 검증 시 발생한 문제점, 성능 평가, 실제 적용 예시, 그리고 향후 발전 방향까지 프로젝트 전반을 아우릅니다. 특히, Semantic Segmentation 기술을 통해 차량의 각 부분을 픽셀 단위로 분류하여 파손 여부를 정확하게 탐지하는 데 초점을 맞추고 있습니다.