새로운 업무를 수행하기 위해서 객체 검출(Object Detection) 스터디를 진행하였고 그 과정에서 내용을 정리하여 새로운 포스트를 연재할 계획이다. 객체 검출의 큰 두 줄기를 따라가며 최신의 연구들까지 다뤄보는 것을 목표로 한다.

객체 검출 소개

객체 검출(Object Detection)이란 영상 처리(Image Processing)의 한 분야이며 영상 내에서 특정 객체를 검출하여 해당 객체의 위치를 파악하고 이 객체가 어떤 분류에 속하는지 분류까지 수행하는 태스크를 말한다. 객체 검출에 대해서 자세히 알아보기 전에 영상 처리의 대표적인 태스크들을 먼저 알아보자.

위 그림은 영상 처리의 대표적인 태스크들을 설명하는 그림이다. 영상 처리는 크게 영상 내부에 물체가 하나인 경우(Single Object)와 여러개인 경우(Multiple Objects)로 나뉜다. 영상 내부에 물체가 하나인 경우 그 물체가 무엇인지 분류하는 태스크를 분류(Classification) 태스크라고 한다. 여기에 추가적으로 그 물체의 위치까지 검출하는 태스크를 Classificaion + Localization 태스크라고 한다.

그 다음으로 영상 내부에 물체가 여러개인 경우 그 물체들의 위치를 Bounding Box라고 하는 박스 형태로 검출하고, 그 물체 각각이 어떤 물체인지 분류까지 하는 태스크를 객체 검출(Object Detection)이라고 한다.

객체 검출 모델

R-CNN 계열

YOLO 계열

참고 자료

수정 사항


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