계란을 감지하여 AI로 '깨끗함/오염/균열' 판정하는 시제품이 흥미롭다.

계란을 감지하고 각각의 계란에 대해 AI가 '깨끗함(きれい)・오염(汚れ)・균열(ひび割れ)'을 판정하게 하는 시도가 재미있다.

작가의 구현은 RF-DETR로 계란의 위치를 찾고, 그 부분만 잘라내어 OpenAI로 전송한다. 돌아오는 것은 3가지 상태 각각의 확률이다.

이미지 속에서 계란을 찾는 처리와, 발견된 계란의 상태를 읽는 처리를 분리하고 있다.

작가가 보충하는 용도는, 전용 분류기(classifier)를 학습시키기 위한 데이터가 아직 부족한 단계의 PoC(Proof of Concept)이다. 먼저 작동하는 것을 만들고, 분류기를 조정하기 위한 데이터를 모으는 상황에서 사용한다.

Before entrusting development to Claude Code overnight, prepare an agent that "just draws a progress map." The idea is to have it set up so that in the morning, you can see exactly where it left off.

Assign a dedicated handler called project-map to read the code, commit history,