보는 것을 넘어,
통찰을 얻다. Vision Sense
검증된 데이터 처리 원천 기술과 최신 Vision AI의 결합.
이미지 분류부터 객체 탐지, 화질 개선까지. 복잡한 비전 AI 파이프라인을 하나의 플랫폼으로 완성하세요.
Why Vision Sense?
[Problem]
"다양한 해상도의 이미지 전처리, 최적의 SOTA 모델 선정, 그리고 배포까지. 비전 AI 도입 장벽은 여전히 높습니다."
[Solution]
Vision Sense는 전처리(Augmentation/Resizing)부터 최신 모델 학습(Yolo/Swin), 서빙까지 전 과정을 자동화합니다. 데이터 관리의 노하우를 시각 지능에 접목하여 가장 빠르고 정확한 모델을 구축합니다.
Resolution Upscaling
저해상도 복원율
Super Resolution (ZSSR)
Detection Accuracy
객체 탐지 정확도 (mAP)
Swin Transformer 기반
Serving Latency
API 응답 속도
TorchServe 최적화
Raw Image에서 Insight로, 단 3단계.
Input (Image Data)
CCTV, 의료 영상, 제품 이미지 수집
Vision Sense Engine
데이터 증강 & 자동 학습 (Auto-Training)
Output (Vision AI)
분류 결과, 객체 좌표, 고해상도 이미지
Architecture Highlights
01. 강력한 전처리 및 데이터 관리
Vision AI의 핵심은 데이터 품질입니다. 데이터 증강(Augmentation), 리사이징, 크롭 등 비전 특화 전처리와 버전 관리를 통합 지원합니다.
Features:
Stack:
DVC, Feast
02. 목적별 최적 모델 자동 학습
분류, 탐지, 화질 개선 등 해결하고자 하는 문제에 맞춰 최신 아키텍처 기반의 모델을 스케줄링 학습합니다.
Features:
Stack:
MLflow
03. 즉시 배포 가능한 서빙 환경
학습된 모델은 TorchServe 기반으로 즉시 API화 되며, Grafana를 통해 학습 Loss와 실시간 성능을 모니터링합니다.
Features:
Stack:
TorchServe, FastAPI, Grafana
Use Cases
Smart City
CCTV 기반 교통 흐름 분석 및 이상 행동 감지 (Object Detection)
Manufacturing
제품 표면 결함 탐지 및 불량 분류 (Classification)
Medical AI
저화질 MRI/CT 영상의 고해상도 복원 (Super Resolution)
Retail
매장 내 고객 동선 분석 및 상품 인식 (Detection & Tracking)