시나브로_개발자 성장기

저번 포스팅에 이어서 이번에는 Yolov3에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 위 그림은 v1부터 v3까지 YOLO를 버전 별로 비교한 표입니다. YOLOv2의 경우 YOLOv1의 detection 성능을 높이기 위해서 그 당시의 다양한 기술들을 도입해 많은 변화가 있었다는 것을 표만 봐도 알 수 있습니다. 이에 비해 YOLOv3는 YOLOv2와 비교해 향상된 Backbone(Feature Extractor), FPN(Feature Pyramid Network) 기법의 적용만으로, 큰 변화는 주지 않고 성능과 속도를 올렸습니다. 그럼 거두절미하고 YOLOv3에 대해서 설명하도록 하겠습니다. Prediction Across Scales YOLOv2와 비교해 달라진 YOLOv3의 가장 큰 특징은 바로 FPN(F..

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..