로봇 공학 및 감시와 같은 실시간 애플리케이션에 이상적인 1단계 물체 감지기( YOLO)의 속도와 효율성에 대해 알아보세요.
컴퓨터 비전, 특히 객체 감지 영역에서는 속도와 효율성이 정확도만큼이나 중요한 경우가 많습니다. 1단계 객체 감지기는 이러한 우선순위를 염두에 두고 설계되어 이미지 또는 동영상 내에서 객체를 식별하고 위치를 파악하는 간소화된 접근 방식을 제공합니다. 2단계 디텍터와 달리 1단계 디텍터는 네트워크의 단일 포워드 패스에서 객체 위치 파악 및 분류를 수행하므로 훨씬 빠르고 실시간 애플리케이션에 더 적합합니다.
1단계 객체 감지기는 2단계 방법에서 볼 수 있는 영역 제안 단계를 제거한 엔드투엔드 설계가 특징입니다. 이러한 직접적인 접근 방식을 통해 입력 이미지에서 직접 바운딩 박스와 클래스 확률을 한 단계로 예측할 수 있습니다. 이 아키텍처는 속도를 강조하기 때문에 빠른 처리가 필수적인 애플리케이션에 이상적입니다. 1단계 검출기의 대표적인 예로는 속도와 효율성으로 잘 알려진 Ultralytics YOLO 모델 제품군과 SSD(단일 샷 검출기)가 있습니다.
1단계 감지기의 주요 기능은 다음과 같습니다:
1단계와 2단계 객 체 감지기의 근본적인 차이점은 객체 감지에 대한 접근 방식에 있습니다. R-CNN과 같은 2단계 감지기는 먼저 영역 제안(물체가 존재할 수 있는 잠재적 영역)을 생성한 다음 두 번째 단계에서 이러한 제안을 분류하고 구체화합니다. 이 2단계 프로세스는 일반적으로 정확도는 높지만 속도가 느려지는 단점이 있습니다. 반면, 1단계 감지기는 로컬라이제이션과 분류를 동시에 수행하여 속도를 크게 향상시키기 위해 잠재적인 정확도를 일부 희생합니다. 객체 감지의 정확도 메트릭에 대해 자세히 알아보려면 핵심 성과 지표인 평균 정밀도(mAP)에 대한 리소스를 살펴보세요.
1단계 물체 감지기의 속도와 효율성은 수많은 실제 애플리케이션에서 매우 유용합니다:
1단계 객체 탐지기의 개발 및 배포는 다음과 같은 다양한 도구와 프레임워크에서 지원됩니다:
1단계 객체 감지기의 원리와 애플리케이션을 이해함으로써 사용자는 속도와 효율성을 활용하여 다양한 실시간 컴퓨터 비전 문제를 해결할 수 있습니다.
