욜로 소개
YOLO는 새로운 객체 감지 방법입니다. 이전 객체 감지 방법은 분류기를 용도 변경하여 감지를 수행했습니다. 이전 솔루션과 달리 객체 감지는 경계 상자를 공간적으로 찾고 상자의 클래스 확률을 예측하는 회귀 문제로 간주됩니다. 단일 신경망을 사용하여 단일 평가로 전체 이미지에서 직접 경계 상자 및 클래스 확률을 예측합니다. 전체 탐지 프로세스는 하나의 네트워크만 사용하므로 탐지 성능을 직접적으로 end-to-end로 최적화할 수 있습니다.
YOLO를 공식적으로 소개하기 전에 그림을 살펴보겠습니다.
YOLO의 가장 큰 특징은 빠른 속도라고 볼 수 있습니다. YOLO는 정확성 면에서 현재의 최첨단 탐지 시스템보다 여전히 뒤떨어져 있습니다. 이미지 속 물체를 빠르게 식별할 수 있지만 특정 물체, 특히 작은 물체를 찾는 데는 그다지 정확하지 않습니다. 진정한 엔드투엔드 객체 감지 기능을 활용하세요. 네트워크에서 직접 특징을 추출하여 객체 분류 및 위치를 예측합니다.
욜로 구조
전체 구조는 GoogleNet + 4 컨볼루션 + 2 FC의 세 부분으로 구성됩니다.
