Segmentation
물체의 영역을 분할하여 카테고리별로 분류하는 Segmentation 기술입니다. 단순 물체/배경 이진 분류에 적합하고 가장 빠른 U-Net, 카테고리별 분류에 적합한 DeepLab, 개체 단위까지 분류하는 Mask R-CNN과 같은 기반 모델을 활용하여 맞춤형 AI 모델을 지원합니다.
가장 빠른 산업용 인공지능
세분화·탐지·분류 모델을 최소 데이터로 신속 학습해 바이오·의료·스마트팜·제조 현장에 곧바로 적용합니다. PoC부터 엣지/클라우드 배포까지 원스톱으로 지원합니다.
무버스 Vision AI는 사전 학습된 기존 SOTA 모델의 Feature를 활용하기 때문에 학습에 필요한 데이터 양이 매우 적고, 이미 검증 및 개발 완료된 아키텍처를 사용하여 모델 개발 및 학습 시간을 획기적으로 단축합니다.
물체의 영역을 분할하여 카테고리별로 분류하는 Segmentation 기술입니다. 단순 물체/배경 이진 분류에 적합하고 가장 빠른 U-Net, 카테고리별 분류에 적합한 DeepLab, 개체 단위까지 분류하는 Mask R-CNN과 같은 기반 모델을 활용하여 맞춤형 AI 모델을 지원합니다.
영상이나 이미지에서 물체를 탐지하는 Detection 기술입니다. 빠른 속도로 실시간 탐지에 강점이 있는 YOLO, 더 높은 정확도를 제공하는 R-CNN 기반 모델을 활용하여 다양한 상황에 맞는 맞춤형 AI 모델을 지원합니다.
영상이나 이미지 속 물체의 종류를 분류하는 Classification 기술입니다. 가볍고 빠른 추론이 가능한 MobileNet, 더 깊은 구조로 높은 정확도를 제공하는 ResNet 기반 모델을 활용하여 다양한 분류 상황에 맞는 맞춤형 AI 모델을 지원합니다.
산업 현장에 최적화된 AI를 빠르고 체계적으로 도입할 수 있도록, 컨설팅부터 데이터 관리, 모델 개발, 현장 배포까지 원스톱 프로세스를 제공합니다.
01
풀고 싶은 문제와 현장 조건을 함께 정리해, 비전 AI로 해결할 수 있는 범위를 먼저 확정합니다.
02
현장에서 모을 수 있는 데이터를 수집·라벨링·정제해 적은 양으로도 학습이 되는 상태로 만듭니다.
03
검증된 아키텍처를 현장 조건에 맞춰 학습하고, 목표 지표에 도달할 때까지 함께 검수합니다.
04
엣지와 클라우드 어느 쪽이든 기존 시스템에 연동해 배포하고, 운영 중에도 모델을 이어서 개선합니다.
비전 AI 도입에 가장 큰 비용은 고품질의 학습데이터를 확보하는 것입니다. 무버스의 표준화되고 자동화된 데이터 프로세스로 최대 90% 비용을 절감할 수 있습니다.
01
데이터 자동 수집·라벨링·필터링·균형화를 통한 효율적 데이터 파이프라인 구축

02
전처리 자동화로 이미지 정규화·증강·객체 중심 크롭을 수행해 데이터 품질과 다양성 확보

03
품질 관리 자동화로 이상치 탐지와 파이프라인 모니터링을 통해 불량 데이터를 신속 차단

맞춤형 SDK, 클라우드 서비스, 그리고 비전 하드웨어(카메라, 적외선 카메라 등)를 통합 제공하여, 기업이 현장에서 곧바로 비전 AI를 도입할 수 있습니다.
01
기존 시스템과 쉽게 연동되고, 객체 탐지·분류·이상 탐지·추적 기능을 모듈화 제공

02
실시간 모니터링과 자동화된 데이터 분석·리포트를 제공

03
산업 맞춤형 카메라와 AI 연산 가능한 엣지 디바이스를 제공

FAQ
세계 수준의 연구 경험을 갖춘 석·박사급 기술자부터 뛰어난 개발자와 PM까지, Movers의 혁신은 사람에서 시작됩니다.
Track Record
공공과 민간의 산업 현장에서 비전 AI를 만들고 운영하며 남긴 숫자입니다.