1단계 객체 감지기는 객체 감지 작업에 사용되는 머신 러닝 알고리즘의 한 종류입니다. 감지 프로세스를 단일 신경망 패스로 간소화하여 2단계 감지기에 비해 추론 시간을 단축할 수 있습니다. 따라서 자율 주행 차량, 로봇 공학, 감시 시스템과 같이 속도가 중요한 실시간 애플리케이션에 이상적입니다.
1단계 물체 감지기는 중간 단계 없이 단일 네트워크에서 이미지 분류와 물체 위치 파악을 결합합니다. 이 아키텍처는 정확성과 효율성 사이의 균형을 제공하여 신속한 의사 결정이 필요한 시나리오에 적합합니다. 주목할 만한 모델로는 YOLO (You Only Look Once)와 SSD(싱글 샷 멀티박스 디텍터)가 있습니다.
YOLO: 조셉 레드몬과 알리 파르하디가 개발한 YOLO 는 한 번의 평가로 전체 이미지에서 직접 경계 상자 및 클래스 확률을 예측하여 감지 속도를 재정의합니다. 자세히 알아보기 Ultralytics YOLOv8실시간 객체 감지에 혁신을 가져다주는 기술입니다.
SSD: 이 모델은 이미지를 그리드로 나누고 각 그리드 셀에 대해 적은 수의 기본 바운딩 박스를 평가하여 속도와 정밀도 간의 균형을 제공합니다.
Faster R-CNN과 같은 2단계 탐지기는 먼저 영역 제안을 생성한 다음 이를 분류합니다. 일반적으로 높은 정확도를 제공하지만, 이 2단계 프로세스는 계산 요구 사항을 증가시키고 추론 시간을 지연시킵니다. 반면, 1단계 검출기( YOLO )는 제안 단계를 제거하여 속도가 중요한 애플리케이션에 적합한 보다 간소화된 접근 방식을 제공합니다. 2단계 객체 감지기에 대해 자세히 알아보고 근본적인 차이점을 이해하세요.
1단계 물체 감지기는 다양한 산업 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다:
GPU 기술의 개발로 1단계 탐지기의 성능이 크게 향상되어 복잡한 작업을 신속하게 처리할 수 있게 되었습니다. 모델 성능을 배포하거나 개선하고자 하는 사람이라면 GPU 의 역할을 이해하는 것이 필수적입니다.
1단계 물체 감지기, 특히 Ultralytics YOLO 와 같은 모델은 고속 이미지 분석과 의사 결정이 필요한 산업에서 매우 중요합니다. 간소화된 아키텍처는 실시간 애플리케이션을 지원할 뿐만 아니라 계산 부하를 줄여주므로 최신 AI 작업에 매력적인 옵션입니다. 이러한 모델을 통합하는 데 관심이 있다면 코드 없이 원활하게 머신 러닝을 배포할 수 있는 Ultralytics HUB를 살펴보세요.
