실시간 객체 탐지 썸네일형 리스트형 Robust Object Detection under Noise: 잡음 환경 대응 기술 개요실제 환경에서 작동하는 객체 탐지 시스템은 다양한 형태의 잡음과 방해 요소에 직면합니다. 완벽한 실험실 환경과 달리 현실 세계는 센서 노이즈, 환경적 방해 요소, 데이터 전송 오류 등으로 인해 입력 데이터의 품질이 일정하지 않습니다. 이러한 도전적인 상황에서도 안정적인 성능을 보장하는 강건한 객체 탐지 기술의 개발은 자율주행, 로봇 비전, 보안 시스템 등 실용적 응용에서 핵심적인 요구사항입니다.잡음 환경에서의 객체 탐지는 단순히 정확도만의 문제가 아닙니다. 시스템의 신뢰성과 안전성이 직접적으로 연결되어 있어, 잘못된 탐지 결과가 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 다양한 잡음 조건에서도 일관된 성능을 유지할 수 있는 강건성(Robustness)이 현대 컴퓨터 비전 시스템의 필수 요소로 인식되고.. 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 실시간 객체 탐지 애플리케이션: 기술 원리와 활용 방안 실시간 객체 탐지란 무엇인가?실시간 객체 탐지(real-time object detection)는 이미지 또는 영상 스트림에서 사람, 사물, 동물, 차량 등의 객체를 즉시 인식하고 그 위치를 식별하는 기술입니다. 단순히 이미지 내 객체의 존재 여부를 파악하는 것에 그치지 않고, 객체가 영상 내에서 어떤 위치에 있는지 바운딩 박스(bounding box)를 통해 표시하는 기능까지 포함합니다.이 기술은 자율 주행 자동차, 감시 시스템, 드론, 스마트 팩토리, 모바일 앱 등 다양한 분야에서 활용되며, 인공지능 기술 중 가장 실용성과 응용성이 높은 영역 중 하나로 평가받고 있습니다.실시간 객체 탐지의 핵심 기술1. CNN 기반 딥러닝 모델객체 탐지의 기반은 합성곱 신경망(CNN)입니다. 이미지를 공간적으로 분석.. 더보기 이미지 분류(Classification)와 객체 탐지(Detection)의 차이와 원리 이미지 기반 인공지능의 핵심, 분류와 탐지딥러닝이 다양한 산업 분야에 확산되면서 이미지 기반 인공지능 기술도 빠르게 발전하고 있습니다. 이 중 가장 기본이 되는 두 가지 기술이 바로 **이미지 분류(Image Classification)**와 **객체 탐지(Object Detection)**입니다. 이 두 기술은 모두 컴퓨터가 이미지를 이해하고 인식하도록 하는 데 사용되지만, 목표와 처리 방식, 출력 결과가 본질적으로 다릅니다.본 글에서는 이미지 분류와 객체 탐지의 개념, 작동 원리, 주요 알고리즘, 활용 사례 등을 비교하며 상세히 알아보겠습니다.이미지 분류(Image Classification)란?이미지 분류의 정의이미지 분류는 컴퓨터가 하나의 이미지를 보고, 그 이미지가 어떤 카테고리에 속하는지 판별.. 더보기 이전 1 다음
