객체 감지는 AI 시스템이 이미지나 동영상 내에서 객체를 식별하고 위치를 찾을 수 있도록 하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 이 기술은 단순히 이미지를 분류하는 것을 넘어 물체의 정확한 위치를 찾아내고 그 주변에 경계 상자를 그려 시각적 장면에서 물체의 '무엇'과 '어디에 있는지'를 모두 제공합니다. 이 기능은 많은 AI 애플리케이션의 기본으로, 기계가 인간의 시각과 매우 유사한 방식으로 시각 세계를 인식하고 상호 작용할 수 있게 해줍니다.
객체 감지에는 이러한 시스템의 작동 방식을 이해하는 데 중요한 몇 가지 중요한 개념이 포함되어 있습니다. 바운딩 박스는 감지된 객체 주위에 그려진 직사각형 프레임으로, 객체의 위치를 시각적으로 명확하게 표현합니다. 또 다른 주요 지표는 예측된 경계 상자와 실측 경계 상자 사이의 중첩을 측정하여 감지의 정확도를 평가하는 데 도움이 되는 IoU(Intersection over Union)입니다. 또한 평균 평균 정밀도(mAP) 는 여러 클래스에 걸쳐 정밀도와 리콜을 모두 고려하여 객체 감지 모델의 전반적인 성능을 평가하는 데 사용됩니다.
객체 감지 아키텍처에는 크게 1단계 감지기와 2단계 감지기의 두 가지 유형이 있습니다. 1단계 검출기(예: Ultralytics YOLO )는 속도와 효율성을 위해 설계되었으며, 전체 이미지를 한 번에 처리하여 경계 상자와 클래스 확률을 동시에 예측합니다. 따라서 빠른 처리가 필수적인 실시간 애플리케이션에 이상적입니다. 반면 2단계 감지기는 먼저 영역 제안을 생성한 다음 이러한 영역을 분류하므로 일반적으로 정확도는 높지만 처리 속도가 느립니다.
객체 감지는 강력한 기술이지만, 관련 컴퓨터 비전 작업과 구분하는 것이 중요합니다. 이미지 분류는 전체 이미지에 하나의 레이블을 할당하여 존재하는 주요 객체 또는 장면을 나타내는 작업을 포함합니다. 시맨틱 분할은 이미지의 각 픽셀을 미리 정의된 카테고리로 분류하여 장면의 세부 지도를 제공함으로써 한 단계 더 나아갑니다. 그러나 객체 감지는 이미지 내의 여러 객체를 분류할 뿐만 아니라 경계 상자를 사용하여 객체의 위치를 정확하게 찾아냄으로써 두 가지 측면을 결합합니다.
객체 감지는 다양한 산업 분야에서 폭넓게 적용되어 비즈니스 운영 방식을 변화시키고 일상 생활을 개선합니다. 다음은 주목할 만한 두 가지 예입니다:
자동차 산업에서 물체 감지는 자율주행차 개발에 있어 매우 중요합니다. 자율주행차는 물체 감지 기능을 통해 보행자, 다른 차량, 신호등, 도로 표지판 등을 실시간으로 식별하고 추적합니다. 이를 통해 차량은 안전하게 주행하고 제동, 가속 또는 차선 변경 시기와 같은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 정확하고 신속한 물체 감지는 자율 주행 시스템의 안전과 신뢰성을 보장하는 데 필수적입니다. 자율 주행 차량의 AI에 대해 자세히 알아보세요.
객체 감지는 다양한 프로세스를 자동화하고 개선함으로써 리테일 업계에도 혁신을 일으키고 있습니다. 예를 들어, 자동화된 리테일 결제에서 객체 감지 시스템은 장바구니에 담긴 제품을 식별하여 청구 시스템을 자동으로 업데이트하고 결제 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이는 대기 시간을 줄여 고객 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 재고 관리를 개선하고 오류를 줄일 수 있습니다. 또한 객체 감지를 선반 모니터링에 사용하여 제품이 적절하게 입고되고 진열되었는지 확인할 수 있습니다.
객체 탐지 모델을 개발하고 배포하기 위해 여러 가지 도구와 프레임워크를 사용할 수 있습니다. Ultralytics YOLO 는 속도와 정확성의 균형으로 잘 알려진 대표적인 프레임워크로 다양한 애플리케이션에 적합합니다. Ultralytics YOLO , YOLOv8 와 같은 모델은 사용자 친화적이고 효율적으로 설계되어 개발자가 실시간 객체 감지를 위한 모델을 쉽게 훈련하고 배포할 수 있습니다. 또한 OpenCV는 강력한 객체 감지 애플리케이션을 구축하는 데 필수적인 이미지 및 비디오 처리를 위한 포괄적인 함수 라이브러리를 제공합니다.
광범위한 코딩 없이 객체 감지 기능을 탐색하고자 하는 사람들을 위해 Ultralytics HUB는 모델 학습 및 배포를 위한 노코드 플랫폼을 제공합니다. 따라서 다양한 수준의 기술 전문 지식을 갖춘 사용자가 프로젝트에서 객체 감지의 강력한 기능을 활용할 수 있습니다.
.png)