예전에 자동차 사진을 보고 차량번호를 기록하는 아버지의 잔업을 한 적이 있었는데, 그 기억을 바탕으로 이미지 객체 인식 인공지능과 OCR을 이용해 자동으로 사진 속 차량의 번호판을 인식 후 차량번호를 추출하는 걸 만들어보는 중입니다.

 

Q. 왜 이렇게까지 하는거죠?

A. 자유탐구보고서로 써서 생기부에 그럴듯한 내용 하나 채우려고 합니다.

중간고사때 미적분 망치지만 않았어도 이렇게까지 안 해도 됐는데 무튼

 

맨 처음에는 예전에 주워들은 적이 있는 TensorFlow로 구현하려고 했으나 -> 복잡해서 GG

이후 깃헙에 공개된 차량번호 인식 구현체들을 쓰려고 했으나 -> 능력 부족으로 인해 GG

 

 

결국 PyTorch + YOLOv8로 학습중입니다. 가장 작은 모델로 잠깐 학습 돌렸더니 결과가 영 시원찮아서, 모델 사이즈랑 학습 횟수(epoch) 키워서 학습 돌려놓고 왔습니다. 오늘 저녁부터 급하게 작업 시작한거라 이미지 라벨링도 100장밖에 못해서 정확도 향상은 별로 안 될거같지만...

(모르시는 분들을 위해 : TensorFlow와 PyTorch는 딥러닝 라이브러리, YOLO는 객체 탐지 알고리즘입니다)

 

 

혹시 PyTorch와 YOLO 모델을 다뤄보신 분이 있다면 생초보에게 조언 부탁드립니다 ㅠ  파이썬 제대로 배워본 적 없이 ChatGPT랑 블로그들 보면서 모델 학습까지는 성공했는데, 모델 후처리와 OCR 적용은 또 어케해야할지 막막하네요.