시나브로_개발자 성장기

이번 포스팅부터는 one-stage detector에 해당하는 YOLO를 버전별로 설명하도록 하겠습니다. YOLO는 현재 (2024년 3월 19일 기준) 9번째 버전까지 나올 만큼 자주 사용되고 활발히 개발되면서 실시간 Object Detection의 대명사로 자리잡게 되었습니다. YOLOv1의 구조 및 동작 방식 YOLOv1의 전체적인 모델 구조는 다음과 같습니다. YOLOv1의 모델은 GoogLeNet으로부터 많은 영감을 받았으며 이를 일부 수정하여 DarkNet이라는 독자적인 Convolutional Network을 만들어 사용했습니다. 24개의 Convolutional Layer(Conv Layer)와 2개의 Fully-Connected Layer(FC Layer)로 연결된 구조이며, Google..

본격적으로 딥러닝 기반 Object Detection 방법에 대해서 설명하기 이전에 Object Detection의 역사에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. Object Detection의 역사 딥러닝이 등장하기 이전의 object detection은 규칙 기반의 고전적인 컴퓨터 비전을 이용하여 만들어졌습니다. 2012년 AlexNet이 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) 대회에서 우승을 차지한 이후 CNN이 주목을 받게 되는데, 이 CNN을 처음 Object Detection 분야로 끌어와 사용된 R-CNN을 시작으로 딥러닝 기반의 Object Detection 방법이 발전하게 되었습니다. 이러한 딥러닝 기반의 Object Detectio..