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..

안녕하세요! AI & Computer Vision Engineer 뭅즤입니다 👋 본 포스팅은 YOLOv5를 커스텀 데이터셋으로 학습 및 테스트해 보는 예제 코드를 설명하는 글인데요.처음 글을 작성했을 때보다 훨씬 더 쉽게 실습할 수 있도록 수정했으니, 참고 부탁드려요! 🤗📌 Object Detection  Object Detection(객체 검출)은 이미지나 동영상 속에 있는 여러 객체의 유형과 위치를 알아내는 기술이에요. 이 기술 덕분에 자율주행 자동차가 주변의 사람이나 차량을 인식하고, 보안 카메라가 의심스러운 물체를 감지하거나, 스마트폰 카메라가 사진 속의 특정 물체에 초점을 맞출 수 있는 거라고 볼 수 있죠! 객체 검출하면 많은 분들이 떠올리는 대표적인 모델이 바로 YOLO 모델일 거예요. ..