OGQ GYN Developers Day는 OGQ GYN의 모델 개발 과정, 논문 등을 많은 기업분들께 발표하는 자리입니다.
매월 마지막주 수요일에 진행되고 있습니다.
이번 컨퍼런스에선 지금까지의 개발 내용을 간략히 다루고 모델의 성능 결과와 배포 일정을 발표했습니다.
목차
Conference 개요
•
일시 : 2022년 3월 30일 오후 1:00 ~ 2:00
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장소 : Zoom 미팅
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참여기업 (가나다순)
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베스트디지탈 BEST DIGITAL
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셀링스시스템 Cellinx
◦
슈프리마 Suprema
◦
아이닉스 Eyenix
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원우이엔지 WONWOO
◦
웹게이트 WEBGATE
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순서
1.
참여 업체 소개
2.
OGQ GYN 발표
•
사회자: OGQ GYN 우재현 연구원
•
발표자: OGQ GYN 최연우 연구원
3.
Q&A
1. Previous Presentation Summary
지난 아이닉스 컨퍼런스에서 소개되었던 OCR 프로세스는 다음과 같습니다.
#Flow Diagram
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# Data Flow
1.
입력 이미지에서 LP(LicensePlate) detector 을 통해 번호판을 검출
2.
원본 이미지에서 번호판 좌표를 crop
3.
crop 한 이미지에서 OCR model 을 통해 문자 인식
2. Model Performance
LP detection Model 을 학습&테스트 하기위해 사용된 데이터셋과 해당 모델의 성능 결과입니다.
2-1. Dataset Info
•
중거리 이미지는 어노테이션이 없는 이미지에 대해 pseudo label 을 생성한 데이터
•
원거리 데이터는 수가 적고 우리의 1차적인 목표는 근거리, 중거리이기 때문에 테스트 셋으로만 활용
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#Dataset Info: 근/중/원거리에 대한 Train/Validation/Test 데이타셋 양
2-2. Model Performance
•
EN675 보드의 경우 근거리의 번호판은 잘 맞추지만 원거리의 경우 개선이 필요합니다.
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첫번째 행: EN675 타입
두번째 행: OGQ GYN의 Server 타입
#Model Performance: EN675 VS 서버타입으로 구분하여, 정확도 및 검출속도 측정
3. Qualitative Result & Demo
3-1. Sample
•
근거리 번호판에 대해서는 잘 검출하지만 중,원거리는 아직 해결해야 될 문제입니다.
근거리
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중거리
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원거리
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•
또한 간판, 명함, 현수막과 같은 것들은 번호판이라 오인하기 쉬운 객체들입니다. 따라서 우리의 모델이 오검출을 하는지 테스트 해보았습니다.
•
아래와 같이 오검출 하지 않는 샘플들도 있고 오검출 하는 샘플들도 있습니다.
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3-2. Demo
EN675 / Server 용 모델 Demo 비교
모델 Demo 실시간
4. Release Schedule
•
EN675 Chip AI 추론 모델 배포 일정입니다.
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a.
License Plate Detection : 2022년 4월 1일
b.
OCR : 2022년 4월 8일
c.
Person : 2022년 4월 15일
d.
Fire : 2022년 4월 22일
발표 외 내용
1.
EN675와 Server타입의 추론모델은 다릅니다. 하지만 학습데이터 및 프로세스는 같습니다.
2.
성능에 대한 정량적인 수치는 Release될 때, 문서에 기록됩니다.
3.
OCR 추론모델 V1.0은 완료 되었으며, 현재 안정화 Test 중입니다.
다음 발표 내용 및 일정(예정) : OCR 성능
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