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Completed project

Unmanned Store Space Recognition Model

별도 depth sensor 없이 단일 RGB 이미지에서 DepthPro와 LangSAM을 연결한 2단계 공간 분석 파이프라인입니다.
GitHub 저장소
DepthPro와 LangSAM을 연결한 2단계 AI 파이프라인 구조도
대표 근거DepthPro depth map과 LangSAM segmentation을 결합하는 2단계 구조고정 원본

Situation

상황

별도 depth sensor를 추가하지 않고 한 장의 RGB 이미지에서 객체 영역과 상대적인 깊이 정보를 함께 확인할 수 있는 재현 가능한 실험 흐름이 필요했습니다.

Task

과제

서로 다른 입력과 출력을 가진 DepthPro와 LangSAM을 2단계 파이프라인으로 연결하고, 같은 입력으로 결과를 반복 확인할 수 있는 실행 환경을 만드는 것이 과제였습니다.

Action

실행

  1. 1단계에서 DepthPro로 RGB 이미지의 depth map을 생성하도록 구성했습니다.
  2. 2단계에서 LangSAM의 텍스트 프롬프트 기반 segmentation mask를 만들고 depth 결과와 결합했습니다.
  3. 입력 이미지, segmentation 결과, depth 데이터를 이어 주는 pipeline script와 Docker Compose 실행 환경을 정리했습니다.
  4. 처리 전후 이미지를 저장해 파이프라인 결과를 시각적으로 비교할 수 있게 했습니다.

Result

결과

2단계 파이프라인 재현

단일 RGB 입력에서 depth 추정과 텍스트 기반 segmentation을 순서대로 실행하는 구조를 구성했습니다.

처리 전후 결과 확인

같은 입력 이미지의 처리 전후 결과를 저장해 공간 분석 흐름을 확인할 수 있게 했습니다.

Evidence story

근거 갤러리

각 자료를 설계 판단, 실행, 확인 결과의 흐름으로 연결했습니다.

2단계 분석 파이프라인

DepthPro의 depth map과 LangSAM의 텍스트 기반 segmentation을 순서대로 연결했습니다.

핵심 설계 근거DepthPro depth map과 LangSAM segmentation을 결합하는 2단계 구조고정 원본

같은 입력의 처리 전후

단일 RGB 입력 이미지와 파이프라인 처리 결과를 같은 흐름에서 비교했습니다.

입력 이미지파이프라인 처리 전 단일 RGB 입력 이미지고정 원본
처리 결과DepthPro와 LangSAM 처리 후 저장한 결과 이미지고정 원본

결과 확인 화면

입력과 분석 결과를 웹 화면에서 확인할 수 있도록 구성했습니다.

제품 맥락파이프라인 입력과 분석 결과를 확인하는 웹 화면고정 원본

관련 근거와 소스