딥러닝 객체 탐지 썸네일형 리스트형 Thermal Object Detection: 야간 감시와 보안 솔루션 서론: 야간 감시 기술의 새로운 패러다임21세기 보안 환경에서 야간 감시와 보안은 단순한 선택이 아니라 필수가 되었습니다. 특히 어두운 환경에서의 감시 효율성을 높이기 위해 기존 CCTV 시스템에서 한계를 보완할 수 있는 기술로 열화상 객체 감지(Thermal Object Detection) 가 주목받고 있습니다. 이 기술은 적외선 센서를 활용해 물체의 열 신호를 탐지하고 분석하여, 빛이 거의 없는 환경에서도 안정적인 감시를 가능하게 합니다.Thermal Object Detection이란 무엇인가?Thermal Object Detection은 물체가 방출하는 적외선 신호를 기반으로 물체를 식별하는 기술입니다. 이는 가시광선에 의존하지 않기 때문에 낮과 밤, 혹은 연기나 안개와 같은 악조건에서도 효과적으로.. 더보기 Zero-Shot Object Detection: 보지 못한 객체를 인식하는 AI 기술 Zero-Shot Learning이란 무엇인가?Zero-Shot Learning(ZSL)은 학습하지 않은 클래스나 개체를 인식할 수 있는 인공지능 기술을 의미합니다. 기존 딥러닝 모델은 학습 데이터에 포함된 객체만 정확히 분류하거나 탐지할 수 있었지만, ZSL은 주어진 학습 데이터 외의 새로운 클래스를 언어적 혹은 의미적 관계를 바탕으로 일반화할 수 있습니다.Zero-Shot Object Detection(ZSOD)은 이러한 ZSL 개념을 객체 탐지(Object Detection)에 적용한 기술입니다. 이는 특히 학습 데이터로 수천, 수만 가지 객체를 확보하기 어려운 실제 환경에서 매우 유용합니다. 예를 들어, 공장 자동화 시스템에서 아직 등장하지 않은 새로운 부품을 인식하거나, 보안 시스템에서 처음 보.. 더보기 YOLO-v8 실시간 객체 탐지 성능 비교 및 최적화 기법 YOLO 시리즈의 진화와 YOLOv8의 등장YOLO(You Only Look Once)는 객체 탐지(Object Detection) 분야에서 획기적인 성능과 속도를 자랑하는 딥러닝 모델입니다. YOLOv1부터 시작된 이 시리즈는 버전이 올라갈수록 정확도와 처리 속도 면에서 지속적인 개선을 이루어왔으며, 최신 버전인 YOLOv8은 Ultralytics에서 발표한 가장 진보된 형태로, 기존 모델들보다 향상된 성능과 유연성을 제공합니다.YOLOv8은 PyTorch 기반으로 구현되었으며, 범용성과 성능의 균형을 추구하는 실시간 애플리케이션에 적합합니다. 또한 다양한 객체 탐지 태스크(예: 단일 객체 탐지, 세분화, 포즈 추정 등)를 지원하며, 사용자 친화적인 API와 함께 제공되어 연구자와 개발자 모두에게 유용.. 더보기 이전 1 다음
