개요
CJ대한통운/CJ TES Future Technology Challenge에서 물류 카트의 상품을 자동으로 탐지하기 위해 합성 데이터를 만들고, 객체 탐지 모델을 학습했습니다.
접근
- 실제 카트 장면 데이터 부족을 보완하기 위한 synthetic data 생성
- CVAT 기반 annotation과 검증용 mask 구성
- cut-and-paste augmentation으로 카트형 학습 장면 생성
- YOLOv8-X 기반 100개 클래스 객체 탐지 모델 학습
- unknown object와 시점·조명 변화에 대한 보완 실험
결과
CJ대한통운/CJ TES Future Technology Challenge 평가에서 4위를 기록했습니다.
기술 키워드
Computer Vision Object Detection Synthetic Data YOLOv8 OpenCV
자료
