객체 감지 아키텍처

핵심 구성 요소

대부분의 객체 감지 아키텍처는 함께 작동하는 몇 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 백본 네트워크(주로 컨볼루션 신경망(CNN))는 입력 이미지에서 초기 특징 추출을 수행하여 가장자리 및 텍스처와 같은 낮은 수준의 패턴을 식별하고 점차적으로 더 복잡한 특징을 식별합니다. '목' 구성 요소는 종종 백본의 여러 단계의 특징을 통합하여 다양한 규모의 물체를 감지하는 데 적합한 더 풍부한 표현을 생성합니다. 마지막으로 감지 헤드는 이러한 특징을 사용하여 객체의 클래스 및 위치(경계 상자 좌표)를 예측합니다. 로컬라이제이션 정확도를 평가하기 위해 IoU(Intersection over Union) 와 같은 메트릭을 사용하여 성능을 측정하는 경우가 많습니다.

아키텍처 유형

객체 감지 아키텍처는 접근 방식에 따라 크게 분류됩니다:

• 2단계 디텍터: R-CNN과 그 후속 제품인 Faster R-CNN과 같은 이러한 아키텍처는 먼저 이미지 내에서 잠재적인 관심 영역(영역 제안)을 식별한 다음, 이 영역 내의 객체에 대한 경계 상자를 분류하고 구체화합니다. 정확도가 높은 것으로 알려져 있지만 속도가 느릴 수 있습니다.
• 원스테이지 디텍터: SSD(싱글 샷 멀티박스 검출기) 및 Ultralytics YOLO (You Only Look Once)와 같은 아키텍처는 네트워크를 통과하는 단 한 번의 포워드 패스에서 오브젝트 로컬라이제이션과 분류를 동시에 수행합니다. 따라서 훨씬 빠르고 실시간 추론에 적합합니다. 최신 YOLO 모델은 다음과 같습니다. YOLO11 와 같은 최신 YOLO 모델은 종종 앵커가 없는 기법을 사용하여 설계를 단순화하고 이전의 앵커 기반 방법에 비해 잠재적으로 일반화를 개선합니다.

유사 용어와 구별하기

객체 감지 아키텍처를 관련 컴퓨터 비전 작업과 구분하는 것이 중요합니다:

• 이미지 분류: 이미지의 주요 피사체(예: "고양이")는 식별하지만 그 위치를 찾지는 못합니다. 객체 감지는 어떤 객체가 있고 어디에 있는지 알려줍니다.
• 시맨틱 세분화: 이미지의 모든 픽셀을 미리 정의된 범주(예: 도로, 자동차, 하늘)로 분류하여 개별 개체 인스턴스를 구분하지 않고도 픽셀 수준에서 밀도 있는 이해를 제공합니다.
• 인스턴스 세분화: 개별 객체 인스턴스를 식별하고 각 인스턴스에 대해 픽셀 수준 마스크를 제공함으로써 객체 감지 및 시맨틱 세그먼트보다 한 단계 더 발전한 기능입니다.

실제 애플리케이션

객체 감지 아키텍처는 다양한 분야에 걸쳐 수많은 AI 애플리케이션을 지원합니다:

1. 자율주행 차량: 자율 주행 자동차가 다른 차량, 보행자, 자전거 운전자, 교통 신호를 감지하여 주변 환경을 인식하고 안전하게 주행할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을합니다(자율 주행 자동차의 AI 블로그 참조).
2. 의료 이미지 분석: X선, CT 스캔, MRI에서 종양, 병변, 골절과 같은 이상 징후를 자동으로 감지하고 위치를 파악하여 영상의학과 전문의를 지원함으로써 잠재적으로 조기 진단으로 이어질 수있습니다(의료 분야의 AI 살펴보기).
3. 보안 및 감시: 침입을 감지하거나 특정 개인을 식별(얼굴 인식)하거나 비디오 피드에서 객체를 추적하여 모니터링을 자동화합니다(보안 경보 시스템 가이드 참조).
4. 리테일 분석: 진열대 재고 모니터링(재고 관리를 위한 AI), 고객 유동인구 분석, 결제 시스템 개선.

도구 및 기술

이러한 아키텍처를 기반으로 모델을 개발하고 배포하려면 종종 전문화된 도구와 프레임워크가 필요합니다:

• 실시간 애플리케이션에 널리 사용되는 인기 있는 모델 제품군이자 속도와 정확성의 균형을 맞추는 것으로 알려진 프레임워크인 Ultralytics YOLO. YOLO11 YOLOv10과 같은 다양한 YOLO 버전을 비교할 수 있습니다.
• Ultralytics HUB: 광범위한 코딩 없이 YOLO 모델을 교육, 관리 및 배포하는 프로세스를 간소화하는 플랫폼입니다.
• 딥 러닝 프레임워크: 다음과 같은 라이브러리 PyTorch 및 TensorFlow 와 같은 라이브러리는 이러한 복잡한 신경망을 생성하고 훈련하기 위한 구성 요소를 제공합니다.
• OpenCV: 전처리 및 후처리 작업을 위해 탐지 모델과 함께 자주 사용되는 광범위한 컴퓨터 비전 기능을 제공하는 필수 오픈 소스 라이브러리입니다.