AI 비전 작업의 흐름

택배 한 상자가 집 앞에 오기까지 접수, 분류, 상차, 배송, 도착 확인을 차례로 거칩니다. 한 곳이 막히면 뒤가 다 밀립니다. AI 비전 작업도 사진을 모으는 데서 결과를 보여 주는 데까지 정해진 순서로 흐릅니다. 이 흐름을 파이프라인(pipeline, 물을 차례로 흘려보내는 관)이라고 부릅니다.

그림의 다섯 단계를 왼쪽에서 오른쪽으로 읽습니다. 앞의 네 단계가 데이터를 준비하는 일이고, 마지막 단계에서 AI 모델이 답을 냅니다. 여기서 택배 접수가 "모으기", 파손 상자 빼기가 "거르기", 포장 다시 하기가 "다듬기"에 해당합니다. 비유와 다른 점은 "늘리기"입니다. 택배는 한 상자를 여러 개로 늘리지 않지만, 사진은 뒤집고 돌려 학습용 사진의 수를 늘립니다.

단계별 도구와 이 과정의 STEP

# 파이프라인을 "단계 이름 → 할 일" 목록으로 적어 두고 차례로 찍는다
pipeline = [
    ("모으기", "폴더의 사진 파일을 찾는다"),
    ("거르기", "읽히지 않는 파일을 뺀다"),
    ("다듬기", "밝기와 크기를 맞춘다"),
    ("늘리기", "좌우로 뒤집은 사진을 더한다"),
    ("알아보기", "모델에 넣어 답을 받는다"),
]
for no, (step, todo) in enumerate(pipeline, start=1):
    print(no, step, "-", todo)

주의할 점

• 앞 단계의 실수는 뒤에서 고치기 어렵습니다. 깨진 사진이나 잘못 붙은 정답을 거르지 않으면 모델이 그대로 배웁니다.
• 실제 일에서는 시간의 대부분이 앞의 네 단계에 듭니다. 이 과정의 장 대부분이 데이터 준비를 다루는 까닭입니다.