핵심 요약
케이뱅크 테크가 딥러닝으로 문서의 지문 위치를 자동 탐지하는 객체 탐지 기반 시스템을 구축했다.
구현 방법
- YOLOv7 기반 객체 탐지 모델 설계 및 필요 시 SSD/Faster-RCNN/MobileNet으로 대안 비교
- 학습 데이터 구성: 공개 데이터셋(NIST SD2, SOCOFing) 활용, 지문 위치 반영 합성 데이터 생성, 어노테이션 도구로 위치 정보 확보
- 추론 파이프라인 구성: 학습-추론 워크플로우 및 실제 문서에의 적용성 검토
주요 결과
- 합성 데이터를 활용해 어노테이션 없이 지문 위치 데이터를 확보하는 학습 파이프라인의 기반을 마련
- 공개 데이터셋 활용으로 현실에 가까운 데이터 구성 가능
- 추론은 학습 대비 상대적으로 적은 자원으로 수행 가능
