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NTIS 바로가기반도체디스플레이기술학회지 = Journal of the semiconductor & display technology, v.19 no.1, 2020년, pp.85 - 92
이용환 (원광대학교 디지털콘텐츠공학과) , 김영섭 (단국대학교 전자전기공학부)
Object detection plays a critical role in the field of computer vision, and various researches have rapidly increased along with applying convolutional neural network and its modified structures since 2012. There are representative object detection algorithms, which are convolutional neural networks...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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YOLO(You Only Look Once)는 무엇인가? | 객체 검출에 대한 다른 접근법으로 YOLO(You Only Look Once)가 있다[15]. 이미지 내에 존재하는 객체와 해당 객체의 위치는 이미지를 한번만 보고 예측할 수 있는 알고리즘이다. 이는 분류 대상의 객체로 감지하는 대신에, 경계 박스를 다차원적으로 분리하고 클래스 확률(Class Probability)을 적용하여 하나의 회귀 문제로 접근한다. | |
YOLO(You Only Look Once)과 다른 객체 검출 알고리즘과 비교하여 어떤 이점이 있는가? | YOLO는 통합된 객체 검출 모델로써, CNN과 비교하여 구성이 간단하고 전체 이미지를 직접 학습하여 실제 응용 프로그램에서 활용 가능하 기에 적합한 것으로 보인다. 다른 분류기 기반의 접근 방법과 달리, YOLO는 검출 성능에 직접적으로 대응하는 손실 함수에 대해 훈련하고 처리시간 측면에서 실시간 객체 검출이 가능하다. 또한 YOLO는 다른 검출기에 비해 객체 표현을 보다 일반화하여 빠르고 강력한 검출이 가능하다. 이러한 여러 장점을 통해 객체 검출에서 보다 대중화될 가능성이 높다고 판정된다. | |
객체 검출 기술에는 무엇이 있는가? | 초기의 객체 검출 기술은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) [6], SURF(Speeded-Up Robust Features) [9], HOG(Histogram of Oriented Gradients) [14]기법과 같이 객체가 갖는 특징을 설계하고 검출하는 방법을 주로 사용하였으며[26], 인식률 향상을 위해 SVM(Support Vector Machine)과 같은 기계 학습 방법을 적용한 연구도 있었다[22, 30]. Alex 논문[10]에서는 콘볼루션 신경망(CNN)를 적용한 딥러닝 (Deep Learning) 기반의 객체 인식을 통해 기존 방식의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. |
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