자율주행 차량용 임베디드 비전 시스템: MobileNetV2-UNet 기반 이미지 분할 모듈 개발

핵심 기술: 본 프로젝트는 자율주행 차량의 환경 인식을 위한 임베디드 컴퓨터 비전 시스템 구축을 목표로 하며, 특히 도시 환경의 이미지 분할을 위한 MobileNetV2-UNet 아키텍처 기반 모델 개발에 중점을 둡니다.

기술적 세부사항:
* 프로젝트 목표: 자율주행 차량의 환경 인식을 위한 실시간 이미지 분할 모듈 개발
* 핵심 기여: 8개 주요 객체 범주를 식별 및 분할하는 이미지 분할 모듈 설계 및 구현
* 주요 기술 스택:
* 모델 개발: Keras/TensorFlow (MobileNetV2-UNet 아키텍처 활용)
* API 개발: FastAPI
* 프론트엔드 개발: Next.js
* 배포: Heroku, Vercel
* 데이터셋: Cityscapes 데이터셋 활용 (30개 클래스를 8개 범주로 그룹화)
* 데이터 처리 파이프라인:
* 이미지 전처리 및 증강 (데이터 누수 방지를 위한 엄격한 검증 전략 포함)
* 해상도 변경 (2048x1024 -> 224x224)
* 수평 뒤집기, 밝기 조절 등 데이터 증강 기법 적용
* 아키텍처 특징:
* MobileNetV2를 인코더로 사용한 경량화 및 효율성 확보
* U-Net 구조를 통한 정밀한 픽셀 단위 분할
* 다양한 해상도에서의 특징 추출 및 Skip Connections 활용
* Transfer Learning (ImageNet 사전 학습 가중치 사용)
* 배포 및 시연:
* FastAPI를 이용한 REST API 구축
* Next.js 기반 데모 웹 애플리케이션 개발
* 평가 및 문서화:
* 성능 테스트 및 검증
* 기술 노트 작성 및 발표 준비

개발 임팩트:
본 프로젝트는 자율주행 시스템의 핵심 요소인 실시간 환경 인식을 위한 고성능 이미지 분할 모델 개발 방법을 제시합니다. 경량화된 MobileNetV2와 정밀한 분할이 가능한 U-Net의 결합은 리소스가 제한적인 임베디드 환경에서 실시간 처리 성능과 정확도를 동시에 확보하는 데 기여합니다. 또한, FastAPI와 Next.js를 활용한 전체 시스템 구축 및 배포 과정은 실무적인 개발 역량을 강화하는 데 도움이 됩니다.

커뮤니티 반응:
(제공된 정보에 커뮤니티 반응에 대한 직접적인 언급은 없습니다. 다만, GitHub 링크가 제공되어 프로젝트의 공개적인 개발 과정을 엿볼 수 있습니다.)