2단계 물체 감지기

2단계 객체 감지기는 컴퓨터 비전에서 객체 감지 아키텍처의 한 범주로, 감지 프로세스를 두 단계로 나누어 정확도를 우선시합니다. 이러한 감지기는 먼저 이미지 내에서 물체가 존재할 수 있는 관심 영역을 식별한 다음, 두 번째 단계에서 해당 영역 내의 물체를 분류하고 위치를 구체화하도록 설계되었습니다. 이러한 체계적인 접근 방식을 통해 각 잠재적 물체를 보다 자세히 분석할 수 있으므로 특히 복잡한 시나리오에서 탐지 정확도를 높일 수 있습니다.

개요

2단계 디텍터는 이미지에서 물체를 식별하고 위치를 파악하기 위한 강력한 프레임워크를 제공하는 물체 감지 진화의 초석입니다. 1단계 디텍터와 달리 순차적인 방식으로 물체 감지를 수행하여 속도보다 정확성을 강조합니다. 여기에는 잠재적인 물체 위치를 식별하는 초기 제안 단계와 이러한 제안을 분류하고 정밀하게 위치를 파악하는 정밀화 단계가 포함됩니다. 이 세심한 프로세스를 통해 2단계 디텍터는 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 최첨단 정확도를 달성할 수 있습니다.

2단계 감지기의 작동 방식

2단계 감지기의 작동은 크게 두 가지 단계로 나눌 수 있습니다:

• 영역 제안: 첫 번째 단계에서는 아키텍처가 객체를 포함할 가능성이 있는 후보 바운딩 박스 세트를 생성합니다. 이는 종종 선택적 검색 또는 영역 제안 네트워크(RPN)와 같은 알고리즘을 사용하여 수행됩니다. 이러한 방법은 이미지를 효율적으로 스캔하고 추가 검사가 필요한 영역을 제안합니다.
• 객체 분류 및 현지화: 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계의 제안을 구체화합니다. 제안된 각 영역은 컨볼루션 신경망(CNN) 을 통과하여 그 안에 있는 물체를 분류하고 보다 정확한 측위를 위해 경계 상자를 조정합니다. 이 단계에서는 제안된 영역에 계산 리소스를 집중하여 보다 정확한 분류와 경계 상자 회귀를 이끌어내는 이점이 있습니다.

이 두 단계 프로세스를 통해 모델은 잠재적인 물체를 식별한 다음 정확하게 분류하고 위치를 파악하는 데 리소스를 할애하여 높은 정확도를 달성할 수 있습니다.

장점과 단점

2단계 감지기는 주로 감지 정확도 측면에서 몇 가지 장점을 제공합니다. 이 모델은 영역 제안과 객체 분류에 별도의 단계를 할당함으로써 더 세밀한 수준의 디테일과 컨텍스트 인식을 달성할 수 있습니다. 하지만 이러한 정확도에는 단점이 있습니다:

장점:

• 높은 정확도: 2단계 프로세스는 일반적으로 특히 겹치거나 작은 물체가 있는 시나리오에서 더 정확한 물체 감지로 이어집니다.
• 정밀한 위치 파악: 세분화 단계를 통해 감지된 오브젝트 주변에 보다 정확한 바운딩 박스를 배치할 수 있습니다.
• 복잡한 장면에서 효과적입니다: 두 번째 단계의 상세한 분석으로 복잡한 장면과 오클루전을 더 잘 처리합니다.

단점:

• 느린 추론 속도: 2단계 감지의 순차적 특성으로 인해 1단계 감지에 비해 속도가 느려 실시간 애플리케이션에 제한이 될 수 있습니다.
• 계산 강도: 영역 제안을 처리한 다음 분류해야 하기 때문에 2단계 감지기는 계산 비용이 더 많이 듭니다.
• 복잡성: 아키텍처 및 교육 프로세스는 1단계 대안보다 더 복잡할 수 있습니다.

실제 애플리케이션

2단계 감지기는 계산이 까다롭지만 정확도가 높기 때문에 정밀도가 가장 중요한 애플리케이션에서 매우 유용합니다:

• 의료 이미지 분석: 의료 이미지 분석에서는 종양과 같은 이상 징후를 정확하게 감지하는 것이 중요합니다. 2단계 디텍터는 의료 스캔에서 미묘한 이상을 정확하게 찾아내고 분류하여 진단 및 치료 계획을 세우는 데 도움이 되는 기능을 위해 사용됩니다. 예를 들어, 의료 영상에서Ultralytics YOLO11 의 애플리케이션에서 살펴본 바와 같이 뇌 MRI 스캔에서 종양을 감지하는 데 사용할 수 있습니다.
• 자율 주행: 자율주행 기술에는 실시간 처리가 매우 중요하지만, 보행자 및 교통 표지판 감지와 같은 특정 측면에서는 2단계 감지기의 높은 정밀도가 유용합니다. 예를 들어, 다양한 조건에서 보행자를 정확하게 식별하는 것은 안전을 위해 필수적이며, 2단계 감지기는 혼잡하거나 가시성이 낮은 시나리오에서도 신뢰할 수 있는 감지 기능을 제공함으로써 이에 기여합니다.

1단계 감지기와의 비교

2단계와 1단계 물체 감지기의 주요 차이점은 물체 감지 방식에 있습니다. 1단계 감지기는 Ultralytics YOLO와 같은 1단계 감지기는 물체 위치 파악과 분류를 한 번에 수행하여 프로세스를 간소화합니다. 따라서 속도가 훨씬 빨라 실시간 애플리케이션에 이상적입니다. 그러나 Faster R-CNN 및 Mask R-CNN과 같은 2단계 감지기는 앞서 설명한 것처럼 이러한 작업을 별개의 단계로 분리하여 더 높은 정확도를 달성합니다.

1단계와 2단계 디텍터 중 하나를 선택하려면 속도와 정확도 요구 사항의 균형을 맞춰야 합니다. 실시간 비디오 감시나 자율 주행과 같이 빠른 감지가 필요한 애플리케이션의 경우 1단계 디텍터가 선호되는 경우가 많습니다. 반면, 의료 진단이나 상세한 이미지 분석과 같이 정확성이 가장 중요한 애플리케이션의 경우 2단계 디텍터가 선호됩니다.