롯데 사이다에 WMATA 1주일 써봤는데 딱 돈값함

한강뷰 루프탑에서 바베큐 하면서 캔 사이다 마시다가 생각난 김에 WMATA 이미지런 모델 돌려봤어요. 노트북 RTX 3080으로 테스트했는데 ONNX 변환해서 돌리니까 120ms 나오더라고요. 메모리는 1.7GB 정도 먹고 CPU도 20%만 썼어요. 근데 진짜 신기한 게 사이다 캔만 인식하는 게 아니라 페트병 500ml도 잡아내는 거예요.

그것도 조명이 반대편에서 나올 때도 또렷이 구분하더라고요. 실제로 쇼핑몰 매장에서 테스트해봤는데 사람들이 제일 많이 가져가는 코카콜라 제로랑 펩시 다이어트는 헷갈리긴 하지만 전통 사이다 브랜드들은 거의 95% 확률로 맞추더라고요. 아직 배포용으로 쓰기는 조금 아쉬운 점이 있는데, 가격대 성능비로 보면 웬만한 상업 API보다는 훨씬 나은 것 같아요. 다음엔 시럽 종류도 추가해서 실험해봐야겠네요.