배송 완료 사진 속 객체 탐지를 통한 수기 검수 비용 절감

이 게시물은 AI 기반 배송 완료 사진 검수 자동화 프로젝트를 소개합니다.

프로젝트 개요 및 목적

• 퍼플 박스와 종이봉투를 탐지해 배송 현황을 자동으로 파악
• 두 객체가 모두 없을 경우만 수기 검수로 인력 비용 절감

데이터 중심 접근법(Data-Centric AI)

• 라벨이 없는 데이터에 대한 추론으로 가짜 라벨 생성
• 사람이 개입해 라벨 품질 개선 및 직접 수정
• 재학습을 반복하여 모델 성능 향상

모델과 성과

• YOLOv11 기반 객체 탐지 모델 사용
• 퍼플 박스 탐지 모델의 recall 0.8677에서 0.9792로 개선
• 종이봉투 탐지 모델의 recall 0.7605에서 0.9258로 개선
• 수기 검수 비용 93% 절감