ㆍ주요경력
라인/네이버 머신러닝엔지니어
ㆍ전문분야
머신러닝, 데이터사이언스, 쿠버네티스
ㆍ활동 프로젝트 분야
Edge device에 최적화된 Tensorflow 모델 개발
ㆍ프로젝트명
Tensorflow Edge Computing
ㆍ프로젝트 개요
Tensorflow lite, onnx를 이용하여 라즈베리파이, 모바일 디바이스 등의
Edge device에서 inference할 수 있는 최적화된 딥러닝 모델을 개발합니다.
무거운 computer vision 모델을 최적화하면 client-side에서 직접
딥러닝 모델을 실행할 수 있어 서비스 운용 비용을 대폭 줄일 수 있습니다.
이를 위해 object detection, pose estimation, human segmentation 등
다양한 perception model을 edge device에서 서비스 할 수 있는 코드를 개발합니다.
ㆍ프로젝트 특징
- 라즈베리파이/모바일 디바이스에서 inference 가능한 모델 개발
- 학습한 weight 파일 공유
- 쉽고 빠르게 reproduce 가능한 README 제공
- perception model을 응용한 앱/소프트웨어 개발
ㆍ프로젝트 목표
- FPS 20 이상의 inference time을 갖춘 모델 학습/배포 환경 제공
- 2개 이상의 perception 모델을 응용한 앱/소프트웨어 개발
— Pose Estimation 모델을 응용한 스쿼트 동작인식 앱 개발
번호 | 제목 | 분야 | 조회수 | 작성 |
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182 | [2020년 파트-김현준개발자] chromium | 기타 | 646 | 2020-07-28 |
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177 | [2020년 파트-김성민개발자] CONNX, Packetvisor | 인공지능(AI) | 913 | 2020-07-28 |
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175 | [2020년 파트-장기효개발자] Vue.js | 정보시스템 | 873 | 2020-07-28 |
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