YOLO 과 같은 최첨단 모델을 통해 이미지나 동영상에서 물체를 식별하고 위치를 파악하는 물체 감지의 강력한 기능을 알아보세요. 실제 적용 사례를 살펴보세요!
객체 감지는 컴퓨터 비전에서 중요한 작업으로, 컴퓨터가 이미지나 동영상 내에서 특정 객체를 식별하고 위치를 찾을 수 있게 해줍니다. 이미지에서 객체의 존재 여부만 확인하는 이미지 분류와 달리 객체 감지는 감지된 각 객체 주위에 경계 상자를 그려 위치를 지정합니다. 이 기술은 기계가 시각 데이터를 인식하는 방식과 인간이 주변 환경을 이해하는 방식 사이의 간극을 메워줍니다.
객체 감지의 핵심은 분류와 로컬라이제이션이라는 두 가지 핵심 프로세스를 결합하는 것입니다. 분류는 어떤 물체(예: 자동차, 사람, 나무)가 있는지 식별하고, 로컬라이제이션은 일반적으로 물체 주위에 경계 상자를 그려서 이미지 내에서 이러한 물체가 있는 위치를 정확히 찾아냅니다. 이는 일반적으로 다양한 물체를 특징짓는 패턴과 특징을 인식하는 방법을 학습하는 컨볼루션 신경망(CNN)을 기반으로 하는 정교한 알고리즘을 사용하여 수행됩니다. 객체 감지 모델의 정확도는 종종 IoU(Intersection over Union) 및 mAP(평균 정밀도)와 같은 메트릭을 사용하여 평가됩니다.
객체 감지 모델은 크게 1단계 감지기와 2단계 감지기의 두 가지 주요 유형으로 분류할 수 있습니다. R-CNN과 같은 2단계 감지기는 먼저 영역 제안을 생성한 다음 이러한 영역을 분류하여 정확도를 우선시합니다. 반면, 다음과 같은 1단계 탐지기는 Ultralytics YOLO와 같은 1단계 검출기는 한 번에 바운딩 박스와 클래스 확률을 직접 예측하여 더 빠른 성능을 제공합니다. 앵커 프리 검출기는 미리 정의된 앵커 박스가 필요 없어 검출 프로세스를 간소화하여 일반화를 개선하고 복잡성을 줄일 수 있는 새로운 접근 방식입니다.
객체 감지는 다양한 산업 분야에서 실제 적용 범위가 매우 넓습니다:
객체 감지 모델을 개발하고 배포하려면 강력한 도구와 프레임워크를 사용해야 하는 경우가 많습니다. Ultralytics YOLO 는 속도와 정확성으로 인해 널리 사용되는 도구로, 다음과 같은 모델을 제공합니다. YOLOv8 및 YOLOv11과 같은 모델을 제공합니다. OpenCV는 이미지 처리와 객체 감지 등 컴퓨터 비전 작업을 위한 다양한 기능을 제공하는 또 다른 널리 사용되는 라이브러리입니다. Ultralytics 허브와 같은 플랫폼은 훈련, 배포 및 관리 프로세스를 간소화합니다. Ultralytics YOLO 모델을 훈련하고 배포하고 관리하는 과정을 간소화합니다.
상당한 진전에도 불구하고 물체 감지는 작은 물체를 정확하게 감지하고, 오클루전(부분적으로 숨겨진 물체)을 처리하며, 다양한 조명 조건과 물체 모양에서 견고성을 유지하는 등의 과제에 여전히 직면해 있습니다. 현재 진행 중인 연구는 모델 효율성, 정확도, 일반화 기능을 개선하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 비전 트랜스포머(ViT) 및 보다 효율적인 아키텍처와 같은 분야의 발전은 실시간 객체 감지의 가능성의 한계를 지속적으로 넓혀가고 있습니다.
