제이윤이엔지 썸네일형 리스트형 초당 프레임(FPS)의 늪, 실시간 처리를 위한 파이썬 최적화 전투 1. 도입: 이론과 현장의 괴리, 끝없이 요동치는 뎁스 맵지난 1편에서는 라이다(LiDAR) 센서를 대체하기 위해 단일 카메라 기반의 딥러닝 Depth Estimation 모델을 산업 현장에 도입했다가 겪었던 치명적인 한계들을 다루었다. 조명의 변화나 그림자를 실제 웅덩이로 오인하는 문제도 심각했지만, 현장에서 실시간으로 시스템을 띄웠을 때 마주한 가장 큰 골칫거리는 바로 '플리커링(Flickering)' 현상이었다.동일한 위치에서 카메라와 피사체가 1mm도 움직이지 않았음에도 불구하고, 화면에 출력되는 뎁스 맵(Depth Map)의 픽셀 값은 프레임이 바뀔 때마다 미친 듯이 깜빡이고 널뛰기를 반복했다. 이런 불안정한 날것의 데이터(Raw Data)를 로봇 팔의 거리 제어 알고리즘이나 이기종 디바이스 트.. 더보기 이전 1 다음
