객체 감지 아키텍처는 이미지 또는 동영상 내에서 객체를 식별하고 위치를 파악하도록 설계된 프레임워크 또는 모델입니다. 이러한 아키텍처는 기계가 시각 정보를 해석하고 이해하는 데 중점을 둔 인공 지능 분야인 컴퓨터 비전에서 중추적인 역할을 합니다. 자율 주행 차량, 의료, 보안 등 다양한 애플리케이션에서 광범위하게 사용됩니다.
객체 감지 아키텍처는 객체 분류(객체가 무엇인지 식별)와 객체 위치 파악(이미지 내에서 객체가 어디에 있는지 파악)이라는 두 가지 작업을 동시에 수행하도록 특화되어 있습니다. 고급 알고리즘, 신경망 설계 및 중요한 데이터 세트를 활용하여 이러한 작업을 수행합니다.
R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (You Only Look Once)와 같은 인기 있는 모델은 수년 동안 객체 감지 분야에서 벤치마크를 설정해 왔습니다. Ultralytics YOLOv8 예를 들어, 실시간 속도와 높은 정확도를 갖춘 최첨단 객체 감지 모델을 제공합니다.
CNN은 이미지에서 특징을 추출하는 데 사용되는 객체 감지 아키텍처의 중추입니다. CNN은 픽셀 데이터를 처리함으로써 시각적 콘텐츠를 효율적으로 분석할 수 있으므로 분류 및 감지 작업에 필수적입니다.
경계 상자는 이미지 내에서 객체의 공간적 위치를 정의합니다. 객체를 둘러싸는 직사각형 테두리로, 객체 위치 파악에 중요한 데이터를 제공합니다. 바운딩 박 스와 그 활용에 대해 자세히 알아보세요.
IoU는 예측된 바운딩 박스와 실측 바운딩 박스 간의 중첩을 비교하여 객체 감지기의 정확도를 측정하는 데 사용되는 측정 지표입니다. 더 많은 인사이트를 얻으려면 IoU의 개념을 살펴보세요.
Ultralytics YOLOv8 과 같은 1단계 감지기는 단일 네트워크 패스로 분류와 로컬라이제이션을 수행하므로 실시간 애플리케이션에 적합하고 속도가 빠릅니다. 1단계 감지기에 대해 자세히 알아보세요.
Faster R-CNN과 같은 2단계 감지기는 먼저 영역 제안을 생성한 다음 이러한 영역을 객체 카테고리로 분류합니다. 정확도는 더 높지만 속도는 느린 경우가 많습니다. 2단계 검출기에 대해 자세히 알아보려면 2단계 검출기에 대해 읽어보세요.
자율주행차의 영역에서 객체 감지 아키텍처는 보행자, 차량, 교통 표지판 및 기타 물체를 식별하여 내비게이션과 안전성을 향상시키는 데 도움을 줍니다. AI가 자율 주행 기술을 어떻게 혁신하고 있는지 알아보세요.
의료 분야에서 이러한 모델은 스캔에서 이상 징후나 특정 특징을 감지하여 진단 및 치료 계획을 개선하고 의료 이미지 분석을 지원합니다. AI가 의료 분야에 미치는 영향에 대해 자세히 알아보세요.
이러한 발전에도 불구하고 객체 감지 아키텍처는 오클루전, 다양한 객체 스케일, 다양한 객체 모양과 같은 문제에 직면해 있습니다. 연구원들은 계속해서 혁신을 거듭하며 더 강력하고 효율적인 모델을 개발하고 있습니다. 앵커 프리 감지와 같은 기술은 감지 프로세스를 간소화하고 속도를 향상시켜 주목을 받고 있습니다. 앵커 프리 디텍터에 대해 자세히 알아보세요.
객체 감지 아키텍처는 시각적 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하여 머신 러닝 애플리케이션을 발전시키는 데 매우 중요합니다. Ultralytics YOLO 과 같은 지속적인 혁신과 모델들이 경계를 허물면서 이러한 아키텍처의 범위는 다양한 분야로 계속 확장되고 있습니다. Ultralytics 에서 AI 솔루션에 힘을 실어주는 Facebook의 미션과 컴퓨터 비전의 미래를 어떻게 만들어가고 있는지 살펴보세요.
