[Deep learning] 객체 감지 YOLO (You Only Look Once) 버전 비교

YOLO(You Only Look Once)는 객체 감지(Object Detection) 분야에서 매우 빠르고 정확한 딥러닝 모델 중 하나입니다. YOLO는 이미지나 비디오 내에서 여러 객체의 위치와 클래스를 식별하고 분류할 수 있습니다.

YOLO는 이미지를 그리드(grid)로 나눈 후, 셀(cell)마다 여러 개의 바운딩 박스(bounding box)를 예측합니다. 이러한 예측은 단 한 번의 순방향 패스(forward pass)를 통해 이루어지기 때문에 매우 빠르며, 일반적으로 다른 객체 감지 모델들보다 높은 성능을 보입니다.

YOLO는 매우 복잡한 이미지나 밀집한 객체들도 정확하게 식별할 수 있는 특징을 가지고 있습니다. 또한, 객체 감지와 객체 분류를 동시에 수행하므로, 다른 모델들보다 간단하며 경량화할 수 있는 특징을 가지고 있습니다.

YOLO는 주로 자율주행 자동차, 보안 시스템, 인터넷 서비스, 산업 자동화 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

YOLO(You Only Look Once)는 발전하면서 다양한 버전이 출시되어 왔습니다. 이번에는 YOLOv1, YOLOv2, YOLOv3, YOLOv4 버전을 비교해 보겠습니다.

1. YOLOv1

YOLO의 최초 버전
이미지를 그리드(grid)로 분할한 후, 바운딩 박스(bounding box)를 예측
훈련 데이터와 테스트 데이터의 차이가 크고, 속도가 느림
VOC 2012 데이터셋에서 mAP(mean Average Precision) 63.4%의 성능을 보임

2. YOLOv2

YOLOv1의 단점을 보완한 버전
Darknet-19라는 더 작고 빠른 네트워크 구조 사용
이미지를 더 세분된 그리드로 분할하고, 그리드마다 2개의 바운딩 박스 예측
batch normalization, high resolution classifier 등의 기술을 도입하여 정확도와 속도가 크게 개선됨
VOC 2012 데이터셋에서 mAP 78.6%의 성능을 보임

3. YOLOv3

YOLOv2의 개선 버전
Darknet-53이라는 더 깊은 네트워크 구조 사용
객체 크기에 따라 세 가지 서로 다른 스케일의 바운딩 박스 예측
기존의 네트워크를 층을 늘려 정확도와 속도를 개선함
VOC 2012 데이터셋에서 mAP 83.0%의 성능을 보임

4. YOLOv4

YOLOv3의 개선 버전
CSPDarknet-53이라는 새로운 네트워크 구조 사용
더욱 정교한 데이터 증강과 mix up 기법 등의 적용으로 정확도가 향상됨
대규모 데이터셋에서도 높은 정확도를 보임
VOC 2012 데이터셋에서 mAP 86.2%의 성능을 보임
위와 같이 YOLO 버전마다 다양한 기술 개선이 이루어지며 성능이 향상됨에 따라 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

5. YOLOv5

YOLOv5는 최신 버전 중 하나로, 더 높은 정확도와 빠른 추론 속도를 제공합니다.
또한, YOLOv5는 더 작은 모델 크기와 더 적은 메모리 사용량을 가지고 있어 더욱더 효율적입니다.

6. YOLOb6

YOLOv6는 최근에 공개된 버전 중 하나로,
YOLOv5보다 더 높은 정확도와 더 빠른 추론 속도를 제공합니다.
또한, YOLOv6은 더욱 강력한 기능과 다양한 모듈을 제공하여 객체 감지와 추적에서 더욱더 효과적입니다.