Object Detection 딥 러닝 소개

물체 탐지(Object Detection)는 이미지나 비디오에서 물체의 위치를 찾는 주요 작업 중 하나입니다. 이를 위해서는 컴퓨터 비전 분야에서 많이 사용되는 딥 러닝 알고리즘이 필요합니다. 딥 러닝(Object Detection)의 핵심은 물체를 분류하고 위치를 알아내는 것입니다. 이를 위해 컴퓨터 비전에서 많이 사용되는 Convolutional Neural Network(CNN) 기반의 알고리즘인 Faster R-CNN, YOLO 등이 사용됩니다.

Faster R-CNN

Faster R-CNN은 2015년에 소개된 알고리즘으로, 강력한 물체 탐지 기능을 가지고 있습니다. Faster R-CNN은 앵커 및 프로포즈에 대한 인과적 경로를 제공하는 Region Proposal Network(RPN)을 사용합니다. RPN은 이미지에서 가능한 물체 위치를 제안합니다. 그런 다음, RoI(Region of Interest) Pooling을 사용하여 RPN 프로포즈를 구성하고 물체 탐지를 수행합니다. Faster R-CNN은 다른 알고리즘보다 정확성에서 뛰어납니다. 그러나 학습 속도가 상대적으로 느리며, 네트워크 크기도 큰 단점이 있습니다.

YOLO

You Only Look Once(YOLO)는 실시간 물체 탐지 알고리즘입니다. 다른 알고리즘과 달리 YOLO는 입력 이미지를 그리드로 분할하고 각 그리드에서 물체가 있을 확률을 예측합니다. 또한, 해당 그리드 내의 물체 위치를 예측하고 물체를 클래스별로 분류합니다. 이러한 계산은 실시간성을 보장하기 위해 메일시간 45fps에서 155fps의 속도로 수행됩니다. 그러나, YOLO는 상대적으로 작은 물체나 차이가 작은 물체에 대한 정확성이 낮다는 한계를 가지고 있습니다.

SSD

Single Shot Detection(SSD)는 속도가 매우 빠른 물체 탐지 알고리즘입니다. SSD는 Faster R-CNN과 비슷한 방식으로 RPN을 사용하지만, RPN 대신 컨볼루션 레이어에서 물체 탐지를 수행합니다. SSD는 다양한 크기의 물체를 감지하는 데 큰 유연성을 제공합니다. 또한 YOLO보다 정확성이 더 높지만, 작은 물체에서는 YOLO보다 낮은 정확성을 가지고 있습니다.

결론

Object Detection을 위한 딥 러닝 기술은 최근 몇 년간 큰 발전을 이루어 왔습니다. Faster R-CNN, YOLO, SSD 등의 알고리즘은 각각 장점과 한계점을 가지고 있습니다. 따라서, 딥 러닝 기반 물체 탐지 알고리즘을 적용하기 위해서는 데이터셋의 특성과 분석 시간 요구사항 등을 고려하여 알고리즘을 선택하고 적용하여야 합니다.