이전 포스팅에서 살펴본 Faster R-CNN이 Region Proposal을 GPU에서 처리하면서 실시간 객체 검출에 가까워졌다면, YOLO는 한 걸음 더 나아가 객체 검출을 진정한 실시간으로 가능하게 만들었어요. 이번 포스팅에서는 YOLO의 발전 과정을 버전별로 살펴보고, 각 버전이 어떤 방식으로 작동하며, 어떤 차이점을 가지고 있는지 알아보려고 해요 😊 📌 객체 검출 모델 전체 포스팅더보기[Object Detection] 객체 검출 모델 (1) : RCNN, SPPNet[Object Detection] 객체 검출 모델 (2) : Fast RCNN, Faster RCNN[Object Detection] 객체 검출 모델 (3) : YOLOv1 ~ YOLOv4[Object Detection] 객체 검..

지난번에 살펴본 초기 객체 검출 모델들이 이미지에서 객체를 찾아내는 방법을 제시했다면, 다음 단계에서는 이 과정을 더 빠르고 효율적으로 만드는 것이 목표였죠. 이번 포스팅에서는 이러한 목표를 달성한 두 가지 혁신적인 모델인 Fast RCNN과 Faster RCNN에 대해 알아보려 해요. Fast RCNN은 RCNN의 느린 속도를 개선해 객체 검출을 한층 빠르게 만들어 주었고, Faster RCNN은 이 과정을 GPU로 가속화해 실시간 처리에 한 발 더 다가섰어요. 두 모델이 어떻게 작동하고, 어떤 차이점이 있는지 자세히 살펴보면서 객체 검출 기술의 발전을 함께 따라가보세요! 😊 📌 객체 검출 모델 전체 포스팅더보기[Object Detection] 객체 검출 모델 (1) : RCNN, SPPNet[Ob..

객체 검출(Object Detection)은 컴퓨터 비전 분야에서 가장 많이 사용되는 중요한 기술 중 하나예요. 이미지를 분석해 그 안에 어떤 객체가 있는지 알아내고, 그 위치까지 정확히 찾아내는 과정이죠. 이 기술은 자율주행차, 스마트 시티, 보안 시스템, 심지어는 우리의 스마트폰 카메라까지 다양한 곳에서 활용되고 있어요. 오늘은 객체 검출의 초기 단계에서 큰 역할을 했던 두 가지 모델인 RCNN과 SPPNet에 대해 알아보려고 해요. 이 모델들은 어떻게 동작하는지, 어떤 장단점을 가지고 있는지, 그리고 그 과정에서 사용되는 중요한 용어들은 무엇인지 하나씩 살펴볼 거예요. 객체 검출의 기본 개념을 이해하고, 기술이 어떻게 발전해왔는지 알고 싶다면 이번 포스팅이 큰 도움이 될 거예요! 😊  📌 객체 ..

객체 검출(Object Detection)은 이미지나 영상에서 어떤 객체가 어디에 있는지를 식별하는 컴퓨터 비전의 핵심 과제 중 하나다. 최근까지도 객체 검출 모델은 R-CNN 계열이나 YOLO 계열처럼 복잡한 구조와 후처리 단계를 포함한 방식이 주를 이뤘지만, DETR(Detection Transformer)은 이 흐름에 큰 전환점을 만들어냈다.DETR은 Transformer 구조를 기반으로 앵커 박스 없이, 후처리 없이, 객체 검출을 End-to-End로 학습하고 예측할 수 있도록 만든 모델이다.1. DETR 핵심 아이디어 기존의 객체 검출 모델들은 수많은 앵커 박스를 기반으로 후보 바운딩 박스를 만들고, 그 중에서 높은 확률을 가진 것만 남기는 후처리 과정(NMS)이 필요하다. 이러한 과정은 복잡할..

오늘 부터 'LLM 프롬프트 엔지니어링'이라는 주제에 대해 이야기해보려고 해요. 프롬프트 엔지니어링이라는 말은 요즘 많이들 들어보셨죠? 근데 '나도 이걸 공부해야 하나...'라는 생각도 많이 하셨을 거 같아요.  앞으로 간단하고 쉽게 프롬프트 엔지니어링에 대한 내용을 포스팅해 나갈 예정이니 함께 알아가봐요!어쩌면 도움이 될지도 모르잖아? ㅎㅎ프롬프트 엔지니어링이란?먼저, 프롬프트 엔지니어링이 무엇인지부터 설명드릴게요. '프롬프트(Prompt)'란 LLM(Large Language Model), 즉 GPT-4 같은 거대한 언어 모델에게 주어지는 질문이나 지시를 말해요. 쉽게 말하면, 우리가 인공지능에게 "이런 질문에 답해줘"라고 요청하는 문장입니다. 엔지니어링이 붙은 이유는 단순히 질문하는 것에서 끝나는 ..

VAE (Variational Autoencoder)   VAE(Variational Autoencoder)는 생성 모델 중 하나로, 주로 차원 축소 및 생성 작업에 사용되는 신경망 아키텍처이다. VAE는 데이터의 잠재 변수를 학습하고 이를 사용하여 새로운 데이터를 생성하는 데 사용되는데, 특히 이미지 및 음성 생성과 같은 응용 분야에서 널리 사용되고 있다. 이러한 VAE는 크게 인코더와 디코더라는 두 부분으로 구성되어 있다. Autoencoder(오토인코더)와 헷갈릴 수 있는데, 오토인코더는 인풋을 똑같이 복원할 수 있는 latent variable z를 만드는 것이 목적, 즉 인코더를 학습하는 것이 주 목적이고,VAE의 경우 인풋 x를 잘 표현하는 latent vector를 추출하고, 이를 통해 인풋..