객체 감지는 이미지나 동영상 내에서 객체를 식별하고 위치를 파악하는 것이 목표인 컴퓨터 비전 분야의 기본 작업입니다. 객체 감지는 감지된 객체 주위에 경계 상자를 그려서 여러 항목의 분류와 위치 파악을 동시에 수행합니다. 이는 수많은 AI 애플리케이션의 근간을 이루며 기계가 시각 세계를 인식하고 해석할 수 있게 해줍니다.
객체 감지에는 바운딩 박스, IoU(교차점 위 합집합), 평균 평균 정밀도(mAP) 등 몇 가지 주요 개념이 포함됩니다. 이러한 요소는 감지 모델의 정확성과 효율성을 평가하는 데 중요한 역할을 합니다.
물체 감지를 위해 1단계 및 2단계 감지기를 포함한 다양한 아키텍처가 개발되었으며, 각 아키텍처는 고유한 장점을 가지고 있습니다. 1단계 감지기는 실시간 애플리케이션에 적합한 빠른 처리 속도를 제공하는 반면, 2단계 감지기는 일반적으로 더 높은 정확도를 제공합니다.
AI와 ML에서 객체 감지의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 지능형 시스템을 구현하여 다양한 분야의 기술을 강화합니다. 예를 들어, 자동차 산업에서 객체 감지는 자율주행 차량의 중추적인 역할을 하며 보행자, 다른 차량, 도로 표지판을 식별하여 안전한 주행에 도움을 줍니다.
의료 분야에서 물체 감지는 자동화된 이미지 분석을 통해 진단 정확도를 개선함으로써 방사선과와 같은 프로세스를 혁신하고 있습니다. 모델은 MRI 스캔에서 이상 징후를 식별하거나 의료 이미지에서 특정 장기를 감지하여 의사가 적시에 치료를 제공할 수 있도록 지원합니다.
자동화된 소매점 결제: 객체 감지는 소매업에서 결제 프로세스를 자동화하는 데 사용됩니다. 카트에 놓인 제품을 식별하면 시스템이 자동으로 결제 시스템을 업데이트하여 고객 결제를 간소화합니다. 리테일 분야의 AI에 대해 자세히 알아보세요.
야생동물 모니터링: 동물 보호 활동에서 객체 감지는 카메라 트랩을 사용하여 동물의 움직임을 추적하는 데 도움이 됩니다. 이러한 시스템을 통해 수집된 데이터는 야생동물의 행동과 서식지 이용에 대한 귀중한 인사이트를 제공하여 효과적인 보호 활동에 기여합니다. Ultralytics 허브에서는 이러한 기술을 효율적으로 활용할 수 있는 리소스를 제공합니다.
객체 감지는 객체를 식별하고 위치를 찾는 데 중점을 두지만 이미지 분류 및 의미적 분할과 같은 다른 관련 개념과는 구별됩니다. 이미지 분류는 전체 이미지에 카테고리 레이블을 할당하는 반면, 시맨틱 분할은 이미지의 각 픽셀을 분류하는 작업을 포함합니다. 반면에 객체 감지는 프레임 내에서 여러 객체를 찾아 분류함으로써 이러한 작업을 연결합니다.
객체 감지는 다양한 도구와 프레임워크를 활용합니다. Ultralytics YOLO 는 정확도와 실시간 성능의 균형이 잘 잡힌 것으로 알려진 가장 유명한 프레임워크 중 하나입니다. YOLOv8 과 같은 고급 버전은 속도와 정확도 면에서 계속해서 벤치마크를 갱신하고 있으며, 연구부터 대규모 배포에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.
또한 OpenCV와 같은 도구는 객체 감지 애플리케이션을 효과적으로 개발하고 배포하는 데 필수적인 강력한 이미지 처리 기능을 지원합니다.
AI와 머신러닝의 지속적인 발전은 물체 감지의 진화를 촉진하고 있습니다. 정확도가 높고 계산 효율이 높으면서도 실제 확장성 요구 사항을 충족하는 모델을 개발하는 것이 점점 더 강조되고 있습니다. 능동 학습과 같은 머신 러닝 기술을 통합하면 이러한 시스템의 적응성과 성능이 더욱 향상됩니다.
객체 감지는 다양한 영역에서 혁신을 촉진하고 산업을 재편하며 기계가 시각 정보를 이해하는 방식을 변화시키는 등 AI 환경의 중추적인 요소로 자리 잡고 있습니다.
