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🗺️ YOLOv10의 구조 및 탐지 과정YOLOv10의 가장 큰 목표는, YOLO가 오랫동안 의존해왔던 1) '앵커 박스(템플릿)'의 번거로움과 2) 'NMS(청소부)'라는 속도 저하 요인을 모두 제거하여, 더 빠르고 간결한 'End-to-End' 모델을 만드는 것이었습니다.[1단계] 백본 (Backbone - 특징 추출)구조: 최적화된 CSPNet (YOLO의 전통적인 CNN 구조)설명: 이미지를 입력받아, '선', '모서리', '질감' 같은 기본 특징부터 '바퀴 모양', '눈 모양' 같은 복잡한 시각 특징까지 추출합니다. 이 단계는 강력한 특징 추출에 집중하며, 이는 기존 YOLO 모델들과 유사한 방식입니다.CT 영상을 여러 해상도로 분석합니다. 작은 출혈부터 큰 출혈까지 놓치지 않기 위해서입니다...
1. 서론인간이 눈을 뜨고 세상을 즉각적으로 인식하는 것처럼, 인공지능이 세상을 '보는' 핵심 기술을 '객체 탐지(Object Detection)'라고 부른다.객체 탐지(Object Detection)란 무엇인가?먼저 기본 개념부터 짚고 가겠습니다. Object Detection (객체 탐지)은 이미지 또는 비디오에서 특정 개체(예: 사람, 자동차, 사물)를 식별하고 그 위치를 찾아내는 컴퓨터 비전 작업입니다.AI 모델이 이 작업을 수행한다는 것은 구체적으로 다음을 의미합니다.한 이미지 내에서 여러 객체를 찾아내고, 각 객체의 윤곽을 그리는 경계 상자(bounding box)를 탐지합니다.알고리즘은 이미지를 입력으로 받아, 이 경계 상자와 객체 클래스(이름)의 목록을 출력합니다.각 경계 상자에 대해 "이..
1. 프롤로그: "틀린 그림 찾기"와 AI"사진 속에 고양이, 자동차, 사람이 어디 있나요?"우리에게 이 질문은 매우 간단한 '틀린 그림 찾기' 놀이처럼 들릴 수 있습니다. 하지만 컴퓨터에게 이 질문은 수십 년간 이어진 거대한 난제였습니다. 컴퓨터가 이미지 속 특정 객체의 위치와 종류를 알아맞히는 이 기술을 '객체 탐지(Object Detection)'라고 부릅니다.이 기술은 자율주행 자동차가 보행자를 인식하고, CCTV가 이상 행동을 감지하며, 의료 AI가 엑스레이 사진에서 병변을 찾아내는 모든 현대 AI 서비스의 시작점입니다.하지만 오랫동안 컴퓨터는 이 문제를 매우 '무식하고' 복잡한 방식으로 풀어왔습니다. 바로 '앵커 박스(Anchor Box)'라는 수천 개의 '추측'에 의존하는 방식이었죠. 오늘 ..
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🗺️ YOLOv10의 구조 및 탐지 과정YOLOv10의 가장 큰 목표는, YOLO가 오랫동안 의존해왔던 1) '앵커 박스(템플릿)'의 번거로움과 2) 'NMS(청소부)'라는 속도 저하 요인을 모두 제거하여, 더 빠르고 간결한 'End-to-End' 모델을 만드는 것이었습니다.[1단계] 백본 (Backbone - 특징 추출)구조: 최적화된 CSPNet (YOLO의 전통적인 CNN 구조)설명: 이미지를 입력받아, '선', '모서리', '질감' 같은 기본 특징부터 '바퀴 모양', '눈 모양' 같은 복잡한 시각 특징까지 추출합니다. 이 단계는 강력한 특징 추출에 집중하며, 이는 기존 YOLO 모델들과 유사한 방식입니다.CT 영상을 여러 해상도로 분석합니다. 작은 출혈부터 큰 출혈까지 놓치지 않기 위해서입니다...
1. 서론인간이 눈을 뜨고 세상을 즉각적으로 인식하는 것처럼, 인공지능이 세상을 '보는' 핵심 기술을 '객체 탐지(Object Detection)'라고 부른다.객체 탐지(Object Detection)란 무엇인가?먼저 기본 개념부터 짚고 가겠습니다. Object Detection (객체 탐지)은 이미지 또는 비디오에서 특정 개체(예: 사람, 자동차, 사물)를 식별하고 그 위치를 찾아내는 컴퓨터 비전 작업입니다.AI 모델이 이 작업을 수행한다는 것은 구체적으로 다음을 의미합니다.한 이미지 내에서 여러 객체를 찾아내고, 각 객체의 윤곽을 그리는 경계 상자(bounding box)를 탐지합니다.알고리즘은 이미지를 입력으로 받아, 이 경계 상자와 객체 클래스(이름)의 목록을 출력합니다.각 경계 상자에 대해 "이..
1. 프롤로그: "틀린 그림 찾기"와 AI"사진 속에 고양이, 자동차, 사람이 어디 있나요?"우리에게 이 질문은 매우 간단한 '틀린 그림 찾기' 놀이처럼 들릴 수 있습니다. 하지만 컴퓨터에게 이 질문은 수십 년간 이어진 거대한 난제였습니다. 컴퓨터가 이미지 속 특정 객체의 위치와 종류를 알아맞히는 이 기술을 '객체 탐지(Object Detection)'라고 부릅니다.이 기술은 자율주행 자동차가 보행자를 인식하고, CCTV가 이상 행동을 감지하며, 의료 AI가 엑스레이 사진에서 병변을 찾아내는 모든 현대 AI 서비스의 시작점입니다.하지만 오랫동안 컴퓨터는 이 문제를 매우 '무식하고' 복잡한 방식으로 풀어왔습니다. 바로 '앵커 박스(Anchor Box)'라는 수천 개의 '추측'에 의존하는 방식이었죠. 오늘 ..
