연구진이 초경량 모델 MicroCharNet을 제안했어요. 번호판 문자 검출에 특화된 이 모델은 C2f 블록과 CoordAtt 모듈을 활용해 성능을 높였어요. UFPR-ALPR 데이터셋 실험 결과, 기존 YOLO 기반 모델보다 높은 정확도를 보이며 0.08M 파라미터, 0.096 GFLOPs의 효율성을 입증했어요.
MicroCharNet은 엣지 디바이스에서 실시간 배포를 위한 하드웨어 효율성을 갖춰요. 기존 방식 대비 정확도와 효율성을 모두 잡았다는 결과가 나왔어요.
소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있어요.