068. AlexNet → ResNet — CNN과 딥러닝 르네상스
2012년 AlexNet이 ImageNet 대회에서 압도적인 성능을 보이며 딥러닝 시대를 열었다. 이후 VGGNet, GoogLeNet, ResNet으로 이어지는 CNN 발전사를 다룬다. 각 모델이 해결하려 했던 문제와 핵심 기여를 중심으로 설명한다.
Computer-Vision
069. YOLO 계보 — 실시간 객체 탐지의 발전
YOLO(You Only Look Once)는 2015년 Joseph Redmon이 제안한 단일 패스 객체 탐지 모델이다. 이미지를 한 번만 보고 모든 객체의 위치와 클래스를 동시에 예측한다. 이전 방식 대비 수십 배 빠른 추론 속도로 실시간 탐지를 가능하게 했다. v1부터 현재 v11까지의 발전 흐름을 다룬다.