YOLO와 SSD: 실시간 객체 탐지 모델 비교

객체 탐지(Object Detection)의 핵심, 실시간 처리

오늘날 객체 탐지(Object Detection) 기술은 자율주행차, 스마트 시티, 로봇 비전, 보안 감시 등 다양한 분야에서 필수적인 요소로 자리잡고 있습니다. 특히, 영상 기반의 실시간 상황 분석이 필요한 분야에서는 빠르고 정확한 탐지 능력이 요구되며, 이에 맞춘 실시간 객체 탐지 모델들이 발전해 왔습니다.

그 중에서도 가장 널리 알려진 모델이 바로 **YOLO(You Only Look Once)**와 **SSD(Single Shot MultiBox Detector)**입니다. 이 글에서는 두 모델의 구조와 작동 원리를 중심으로, 속도와 정확도의 비교, 적용 분야, 장단점, 최신 버전의 특징 등을 상세히 살펴보겠습니다.

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YOLO란 무엇인가?

YOLO의 기본 개념

YOLO는 ‘You Only Look Once’의 약자로, 하나의 신경망을 통해 한 번에 전체 이미지를 처리하며 객체를 탐지하는 구조를 가지고 있습니다. 기존 R-CNN 계열의 방식이 **후보 영역(region proposal)**을 먼저 생성하고 그 후 분류 작업을 수행하는 2단계 방식을 취한 것과 달리, YOLO는 **단일 네트워크(one-stage detector)**로 효율성을 극대화했습니다.

YOLO의 작동 원리

YOLO는 입력 이미지를 SxS 그리드로 나누고, 각 셀에 대해 다음 정보를 예측합니다:

• 객체가 존재하는 확률(Objectness)
• 경계 상자(Bounding Box)의 위치와 크기
• 해당 객체의 클래스 확률

YOLO는 이 정보를 기반으로 객체의 종류와 위치를 동시에 예측하며, 이 모든 과정을 단 한 번의 네트워크 실행으로 처리합니다.

YOLO의 발전

YOLO는 지속적으로 개선되어 왔으며, 다음과 같은 버전들이 존재합니다:

• YOLOv1~v3: 정확도 개선과 다중 스케일 지원 추가
• YOLOv4~v5: 경량화 및 훈련 최적화 강화
• YOLOv6~v8: 하이브리드 백본, Transformer 모듈 적용, Mobile 환경 최적화

이 중 YOLOv8은 가장 최신 버전으로, 정확도, 속도, 확장성 세 측면에서 뛰어난 성능을 보입니다.

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SSD란 무엇인가?

SSD의 기본 개념

SSD는 Single Shot MultiBox Detector의 약자로, YOLO와 마찬가지로 **단일 네트워크(one-shot)**를 사용해 객체를 탐지합니다. 하지만 YOLO보다 조금 더 세밀하게 여러 크기의 객체를 탐지할 수 있도록 **다중 스케일 피처 맵(multi-scale feature map)**을 활용하는 것이 특징입니다.

SSD의 작동 방식

SSD는 네트워크의 여러 층에서 **다양한 해상도의 특징 맵(feature map)**을 생성하고, 각 해상도에 대해 사전 정의된 **anchor box(기준 박스)**들을 사용해 다음을 예측합니다:

• 각 anchor box마다 객체 존재 여부
• 객체의 클래스
• 박스의 위치 조정 정보

이 방식은 큰 객체는 상위 계층, 작은 객체는 하위 계층에서 잘 탐지되도록 유도합니다.

SSD의 확장

• MobileNet-SSD: 경량화된 백본으로 모바일 디바이스에서 실시간 객체 탐지가 가능
• Lite SSD, Tiny SSD: 초경량 모델로 임베디드 시스템에서도 사용

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YOLO vs SSD: 핵심 비교

구조적인 차이

• YOLO는 하나의 큰 피처맵에서 모든 객체를 예측하는 반면,
• SSD는 여러 해상도의 피처맵에서 객체를 탐지함으로써 다양한 크기의 객체에 강함.

속도

YOLO는 단일 피처맵만 처리하기 때문에 속도가 매우 빠릅니다. 특히 YOLOv5 이후의 버전들은 GPU 없이도 실시간 처리 성능을 보이며, 고성능 모바일 환경에 최적화되어 있습니다.

SSD는 상대적으로 느릴 수 있으나, MobileNet과 같은 경량 백본을 사용할 경우 모바일에서도 쓸 수 있는 성능을 보입니다.

정확도

• SSD는 작은 객체 탐지에 강한 구조를 가지므로, 작은 물체가 많은 이미지에서는 YOLO보다 유리할 수 있습니다.
• 반면 YOLO는 전체 이미지에서 전반적으로 높은 정확도와 일관성 있는 결과를 제공하는 경향이 있습니다.

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적용 분야에 따른 선택 기준

YOLO가 적합한 경우

• 실시간 비디오 분석이 필요한 상황 (예: CCTV, 드론)
• 속도와 반응성이 중요한 분야
• 경량화된 모델이 필요한 모바일 또는 엣지 디바이스

SSD가 유리한 경우

• 작은 객체의 정밀한 탐지가 필요한 경우 (예: 의료 영상, 제품 검사)
• 다양한 객체 크기와 복잡한 장면이 많은 경우
• 다중 피처맵이 활용 가능한 환경

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최신 연구 및 트렌드

최근에는 YOLO나 SSD 외에도 EfficientDet, DETR(Transformer 기반), CenterNet 등 다양한 객체 탐지 모델이 등장하며 선택지가 더욱 넓어졌습니다. 특히 YOLOv8은 기존 SSD를 완전히 대체할 만큼의 성능과 유연성을 제공하고 있습니다.

한편, Vision Transformer의 개념을 도입한 YOLOS, DETR 같은 모델은 객체 탐지를 자연어 모델과 유사하게 처리하는 시도도 보여주고 있어, 향후 실시간 탐지 기술의 방향성에도 영향을 줄 것으로 기대됩니다.

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결론: YOLO와 SSD, 어떤 모델이 더 좋을까?

YOLO와 SSD는 모두 훌륭한 실시간 객체 탐지 솔루션이며, 프로젝트의 요구 사항에 따라 선택이 달라집니다.

• YOLO는 속도 중심, SSD는 작은 객체 탐지 중심.
• 최근에는 YOLO가 정확도와 처리 속도 모두에서 점점 우위를 점하며, 다양한 산업에서 널리 채택되고 있는 추세입니다.
• 단, 여전히 SSD는 소형 디바이스나 다양한 객체 스케일이 혼합된 상황에서 좋은 대안을 제공합니다.

실시간 객체 탐지를 고민하는 개발자나 연구자라면, 두 모델을 실험적으로 비교하여 자신의 데이터셋 특성과 요구 환경에 맞는 모델을 선택하는 것이 최선입니다.