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고객에게 뚜렷한 경험을: 컬리의 후기 이미지 처리 기술

문제컬리 후기 이미지에서 흐린 사진을 걸러야 하지만 Fourier 기반 알고리즘과 사람 검수만으로는 탐지량과 정확도가 안정적이지 않았다.
접근BDNet 기반 CNN과 인위적 blur 학습 데이터를 실험한 뒤, 라플라시안 필터로 윤곽선을 추출하고 픽셀 표준편차 threshold를 조정했다.
결과threshold를 3.5로 낮추자 검출 이미지의 약 90%가 실제 흐린 이미지였고, 단순한 룰 기반 방식이 이 문제에 더 적합하다는 결론을 얻었다.
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