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RF-DETR 모델이 타이어를 탐지하고, 필터링된 이미지를 LLM이 분석하여 DOT 코드와 규격 정보를 추출하는 다단계 파이프라인을 구성한다.
RF-DETR Small 아키텍처를 사용하여 mAP@50 94.1%, F1-Score 95.0%의 성능을 달성했다.
json
{ "type": "roboflow_core/detections_filter@v1", "name": "detections_filter", "predictions": "$steps.model.predictions", "operations": [ { "type": "DetectionsFilter", "filter_operation": { "type": "StatementGroup", "operator": "and", "statements": [ { "type": "BinaryStatement", "left_operand": { "type": "DynamicOperand", "operand_name": "_", "operations": [ { "type": "ExtractDetectionProperty", "property_name": "confidence" } ] }, "comparator": { "type": "(Number) >=", "right_operand": { "type": "StaticOperand", "value": 0.5 }, "negate": false } ] } } } ], "operations_parameters": {} }탐지된 객체의 신뢰도(confidence)가 0.5 이상인 경우만 통과시키는 Detections Filter 설정
근거
- RF-DETR Small 아키텍처는 mAP@50 94.1%, F1-Score 95.0%의 성능을 기록했다. — Step 7: Analyze Training Performance
Roboflow Workflows를 통해 탐지, 필터링, 크롭, LLM 추론, JSON 파싱으로 이어지는 6단계 자동화 파이프라인을 구축한다.
Detections Filter 블록을 통해 신뢰도가 낮은 탐지 결과를 제거하고, LLM의 구조화된 출력을 통해 데이터 정합성을 확보한다.
용어 해설
- RF-DETR
- — Roboflow에서 제공하는 실시간 객체 탐지 모델 아키텍처. 트랜스포머 기반 설계를 통해 효율적인 공간 탐지 성능을 제공하며, 임베디드 하드웨어에서도 구동 가능한 경량 모델이다.
- 광학 문자 인식(OCR)
- — 이미지 내의 텍스트를 기계가 읽을 수 있는 디지털 데이터로 변환하는 기술. 타이어 측면의 몰딩된 문자를 추출하는 데 사용된다.
- 비전 에이전트(Vision Agent)
- — 시각적 데이터 처리와 추론을 결합한 아키텍처. 객체 탐지 모델이 이미지를 인식하고, LLM이 해당 영역의 텍스트를 해석하는 역할을 분담하여 복합적인 비전 작업을 수행한다.
- 구조화된 출력(Structured Output)
- — LLM이 생성하는 응답을 JSON과 같은 정해진 스키마 형식으로 강제하는 기능. 데이터베이스 연동 및 자동화 파이프라인 구축에 필수적이다.
기술
- RF-DETR
- Roboflow
- OpenAI
- JSON
활용 사례
- 타이어 재고 관리
- 자동화된 차량 정비 검사
- 물류 데이터 자동 기록
언급된 리소스
GitHubRoboflow Universe
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원문 발행 2026. 06. 17.수집 2026. 06. 17.출처 타입 RSS
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