객체 탐지(Object detection)는 컴퓨터 비전에서 가장 흥미롭고 주제 중 하나이고 딥 러닝은 객체 탐지를 혁신하여 이미지와 비디오에서 객체를 보다 정확하고 효율적으로 감지할 수 있다고 합니다. 올해(2023년) 객체 탐지 기술을 크게 향상시킨 딥 러닝 모델 TOP 10에 대한 기사 공유합니다. <2023년 TOP 10 객체 탐지 모델> 1️⃣ YOLOv7 - You Only Look Once Version-7은 객체 탐지를 위한 최첨단 딥 러닝 모델입니다. - YOLOv7은 원래의 YOLO 아키텍처를 기반으로 하지만 보다 효율적인 백본 네트워크와 새로운 감지 헤드 세트를 사용합니다. - YOLOv7은 높은 정확도로 실시간으로 개체를 탐지할 수 있으며 대규모 데이터 세트에서 학습할 수 있습니다. 이 모델은 또한 매우 효율적이며 저가형 장치에서 실행할 수 있습니다. 2️⃣ EfficientDet - EfficientDet은 효율적인 백본 네트워크와 새로운 감지 헤드 세트를 사용하는 객체 탐지용 딥 러닝 모델입니다. - EfficientDet은 효율적이고 정확하도록 설계되었으며 높은 정확도로 실시간으로 물체를 탐지할 수 있습니다. - 이 모델은 여러 벤치마크 데이터 세트에서 최첨단 결과를 달성했으며 대규모 데이터 세트에서 훈련할 수 있습니다. 3️⃣ RetinaNet - RetinaNet은 피쳐 피라미드 네트워크(feature pyramid network)와 새로운 포콜 손실 함수(focal loss function)를 사용하는 객체 탐지를 위한 딥러닝 모델입니다. - RetinaNet은 객체 탐지에서 foreground와 background example 사이의 불균형을 해결하여 정확도를 향상시키도록 설계되었습니다. - 이 모델은 효율적이고 저가형 장치에서 실행할 수 있으므로 실시간 개체 감지에 널리 사용됩니다. 4️⃣ Faster R-CNN - Faster R-CNN은 region proposal network를 사용하여 candidate object locations를 생성하는 객체 탐지를 위한 심층 학습 모델입니다. 그런 다음 모델은 두 번째 네트워크를 사용하여 제안된 region을 분류하고 해당 위치를 세분화합니다. - 더 빠른 R-CNN은 높은 정확도로 알려져 있으며 이미지 및 비디오에서 객체 탐지에 자주 사용됩니다. 5️⃣ Mask R-CNN - Mask R-CNN은 Faster R-CNN을 확장하여 객체 마스크도 예측하는 객체 탐지를 위한 딥 러닝 모델입니다. - 이 모델은 세 번째 네트워크를 사용하여 탐지된 각 객체에 대한 픽셀 수준 마스크를 생성합니다. - Mask R-CNN은 객체 탐지에서 높은 정확도로 알려져 있으며 인스턴스 분할에도 사용할 수 있습니다. 6️⃣ CenterNet - CenterNet은 히트맵을 사용하여 각 객체의 중심을 예측하는 객체 탐지용 딥러닝 모델입니다. 그런 다음 모델은 두 번째 네트워크를 사용하여 물체의 크기와 방향을 예측합니다. - CenterNet은 객체 탐지에서 높은 정확도와 효율성으로 유명하며 여러 벤치마크 데이터 세트에서 최첨단 결과를 달성했습니다. 7️⃣ DETR - DETR 또는 Detection Transformer는 Transformer 기반 아키텍처를 사용하는 객체 탑지용 딥 러닝 모델입니다. - 이 모델은 각 개체의 클래스와 위치를 동시에 예측하기 위해 설정된 예측 접근 방식을 사용합니다. - DETR은 고정 상자나 비최대 억제가 필요하지 않기 때문에 높은 정확도와 단순성으로 유명합니다. 8️⃣ Cascade R-CNN - Cascade R-CNN은 객체 탐지의 정확도를 향상시키기 위해 R-CNN 네트워크의 Cascade를 사용하는 객체 탐지를 위한 딥 러닝 모델입니다. - 이 모델은 Cascade의 각 단계에서 false positives 및 false negative의 수를 점진적으로 줄입니다. - Cascade R-CNN은 높은 정확도로 유명하며 여러 벤치마크 데이터 세트에서 최첨단 결과를 달성했습니다. 9️⃣ SSD - SSD(Single Shot MultiBox Detector)는 객체 위치 및 클래스를 예측하기 위해 단일 네트워크를 사용하는 객체 탐지용 딥 러닝 모델입니다. - 이 모델은 기능 피라미드 네트워크를 사용하여 다양한 규모의 물체를 탐지하고 객체 탐지에서 높은 정확도를 달성합니다. - SSD는 효율성으로도 유명하며 저가형 장치에서 실시간으로 실행할 수 있습니다. 🔟 FCOS - FCOS(Fully Convolutional One-Stage Object Detection)는 fully convolutional architecture를 사용하여 각 객체의 클래스와 위치를 예측하는 객체 탐지용 딥 러닝 모델입니다. - 이 모델은 효율적이고 정확하며 여러 벤치마크 데이터 세트에서 최고(state-of-the-art)의 결과를 달성합니다. - FCOS는 앵커 박스(anchor boxes)나 비최대 억제(non-maximum suppression)가 필요하지 않기 때문에 단순성으로도 유명합니다. 원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 원본 기사를 통해 각 모델들의 장점과 단점을 확인하실 수 있습니다. 감사합니다. 🙏 [Source Link] https://medium.com/thelatestai/top-10-object-detection-models-in-2023-235acbc7d8b0