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.
Object-Detection
074. DETR — 트랜스포머 기반 객체 탐지
DETR(2020)은 트랜스포머를 객체 탐지에 처음 적용한 모델이다. NMS 같은 수작업 후처리 없이 이미지에서 객체를 End-to-End로 탐지한다. 헝가리안 매칭으로 예측과 정답을 1대1로 연결해 중복 탐지 문제를 해결했다.