안녕하세요! 오늘은 객체 검출의 최신 기술인 RetinaNet과 EfficientDet에 대해 알아보려고 합니다. 이 두 모델은 각각의 독특한 방식으로 객체 검출의 정확도와 효율성을 한층 더 끌어올렸는데요. 각 모델이 어떤 점에서 뛰어난지, 어떻게 작동하는지 자세히 살펴볼게요! 📌 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 검출 모델 (4) : RetinaNet, EfficientDet1. RetinaNet:..

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 ..

영상을 이해하는 두 가지 주요 접근 방식은 이미지 분류와 객체 검출(감지)이다. 객체 검출은 이미지 내에서 여러 객체를 식별하고 위치를 파악할 수 있지만, 이미지 분류는 전체 이미지에 단일 레이블 또는 범주를 예측하는 데 중점을 둔다는 차이가 있다. 카테고리를 분류하는 classification에 위치를 파악하는 localization 기능이 추가된 것이 detection이기 때문에 기본적으로 객체 검출이 이미지 분류보다 더 많은 정보를 제공하는 기술이다. 얼핏 보기에는 객체 검출이 더 좋아보이지만, 이미지 분류 기술이 실용성과 효율성 측면에서 객체 검출을 능가하는 상황도 존재한다. 객체 검출과 이미지 분류 중 적절한 기술을 선택하기 위해 어떤점들을 고려하면 좋을지 알아보도록 하자. Single-Obje..