배송 완료 사진 속 객체 탐지를 통한 수기 검수 비용 줄이기

컬리 데이터서비스개발팀은 배송 완료 사진 속 객체 탐지를 통해 수기 검수 비용을 절감하는 프로젝트를 진행했습니다. 퍼플 박스 및 종이봉투 배송 유형 추적 자동화와 비닐 상태 배송 탐지 기능 추가를 통해, 기존 수기 검수 비용을 93% 절감하고 서비스 품질을 개선했습니다.

특히, 데이터 엔진을 활용하여 적은 라벨링 비용으로 객체 탐지 학습 데이터를 확보하고, 라벨 개선 및 재학습 주기를 반복하며 목표 모델 성능을 달성했습니다. 이 프로젝트는 Data-centric AI 철학을 따라 데이터 품질과 라벨링 전략에 집중하여 효율적인 AI 모델 학습을 이끌어냈습니다.