이 글은 세분화되고 있는 딥러닝 모델 및 응용 사례에 대해 간략히 나눔해 본다.
소프트웨어 분야에서 딥러닝 기술은 더 이상 새로운 것이 아니다. 높은 정확도과 성능으로 개발된 CNN, LSTM, GAN, 강화학습 등 딥러닝 모델은 비전, 기계, 전기, 센서 뿐 아니라 게임, 시뮬레이션, 예술 분야에서도 광범위하게 사용되고 있다. 이제 기 개발된 딥러닝 모델을 이용해 새로운 데이터로 다양한 분야 목적에 맞는 학습 과정이 더 중요해졌다.
이런 상황에서 기존에 알려진 사례이외에 응용 사례를 좀 더 알아보겠다.
- The Medical Detection Toolkit contains 2D + 3D implementations of prevalent object detectors such as Mask R-CNN, Retina Net, Retina U-Net, as well as a training and inference framework focused on dealing with medical images: 의학분야 진단
- Door detector: 실내 문 객체를 인식하는 모델. 실내 네비게이션 등에 활용
- Door handle detector: 문 손잡이를 인식하는 모델. 로보틱스 분야에 활용
- Vehicle Damage Detection: 차량 문 손상 부위를 인식하는 모델. 차량 유지관리 분야 활용
- GeoFence indoor: WiFi footprint 표식을 이용해 공간 위치를 인식하는 모델. 네비게이션 등에 활용
- PinSout(Point IN Space OUT): 점군(포인크 클라우드)에서 공간을 생성하는 모델. 공간 관리에 활용
- Drone navigation: 드론 이동 시 실내 자율 비행을 위한 모델
- Hand detection: 손 모양을 검출하는 모델. 제스쳐 인터페이스에 활용
- Indoor robots: 실내 로봇 네비게이션에 활용. DNN 이용해 문, 엘리베이터, 의자 등 객체 탐지
- Using object detection in home pictures for improving price estimation: 객체 인식 및 가격 예측
객체 가격 견적
의학 진단
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