객체 검출은 이미지에서 특정 객체를 찾아내고 그 위치를 표시하는 기술로, 딥러닝을 활용하여 성능을 향상시킵니다.
R-CNN은 이미지에서 객체를 탐지하기 위해 슬라이딩 윈도우 기법을 사용하며, CNN을 통해 특징을 추출합니다.
Deep Learning의 역할
시작 시간 06:00
딥러닝은 객체 검출 기술의 발전에 핵심적인 역할을 하며, CNN을 통해 이미지에서 특징을 자동으로 학습합니다.
Faster R-CNN은 R-CNN의 속도를 개선한 모델로, Region Proposal Network(RPN)를 도입하여 더 빠른 객체 탐지를 가능하게 합니다.
클래스 분류와 로컬라이제이션
시작 시간 11:00
객체 검출에서 클래스 분류와 로컬라이제이션의 중요성을 설명하며, 이 두 가지를 동시에 해결해야 함을 강조합니다.
Intersection over Union (IoU)
시작 시간 13:00
IoU는 예측된 바운딩 박스와 실제 바운딩 박스 간의 겹침 정도를 측정하여 성능 평가에 사용됩니다.
객체 검출에서는 멀티태스크 학습을 통해 클래시피케이션과 로컬라이제이션을 동시에 수행할 수 있습니다.
YOLO는 'You Only Look Once'의 약자로, 이미지에서 객체를 동시에 탐지하고 분류하는 단일 단계의 접근 방식을 사용합니다.
SSD는 Single Shot MultiBox Detector로, 다양한 크기의 바운딩 박스를 통해 객체를 탐지하며 빠른 성능을 자랑합니다.
R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD 등 다양한 모델의 성능을 비교하여 각 모델의 장단점을 분석합니다.
