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YOLO3

CNN을 활용한 물체 검출의 모든 것 – 원리부터 실전 코드까지 완벽 정리! 딥러닝 기술이 발전함에 따라 이미지 및 비디오에서 물체를 자동으로 인식하고 추적하는 물체 검출(Object Detection) 기술이 다양한 산업에 활용되고 있습니다. 자율주행차, 보안 감시 시스템, 의료 영상 분석 등 광범위한 분야에서 필수적인 역할을 하는 이 기술의 핵심에는 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)이 자리하고 있습니다.CNN은 이미지의 공간적 특성을 효과적으로 학습할 수 있는 딥러닝 모델로, 물체의 위치(경계 상자)와 클래스(카테고리) 정보를 동시에 예측하는 데 매우 적합합니다. 본 글에서는 CNN을 활용한 물체 검출의 개념, 구조, 알고리즘의 종류, 그리고 실제 구현 코드까지 A부터 Z까지 체계적으로 정리했습니다. 특히, YOLO, R-CNN, S.. 2025. 1. 16.
실시간 객체 탐지 기술의 이해와 응용 방법 실시간 객체 탐지는 컴퓨터 비전 기술 중 가장 혁신적이고 활용도가 높은 기술 중 하나로, 이미지나 동영상에서 특정 객체를 인식하고 위치를 식별하는 기술입니다. 이 기술은 딥러닝과 신경망 기술, 특히 컨볼루션 신경망(CNN)을 활용하여 빠르고 정확한 결과를 제공합니다. 이를 통해 자율주행차, 스마트 감시 시스템, 증강현실(AR) 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.이 글에서는 실시간 객체 탐지의 작동 원리와 주요 알고리즘을 살펴보고, 이를 구현하는 방법과 구체적인 응용 사례를 소개합니다. 또한, 성능 최적화를 위한 팁과 자주 묻는 질문(FAQ)을 통해 독자들이 실질적인 도움을 받을 수 있도록 구성하였습니다.실시간 객체 탐지란 무엇인가?객체 탐지의 기본 원리객체 탐지는 이미지 데이터를 분석하여 특정 .. 2024. 12. 13.
합성곱 신경망 기반 객체 탐지 완벽 가이드 딥러닝 기술의 발전으로 이미지와 비디오 데이터를 분석하는 능력이 크게 향상되면서, 객체 탐지(Object Detection)는 다양한 산업 분야에서 필수 기술로 자리 잡았습니다. 객체 탐지는 단순히 이미지 속의 객체를 분류하는 것에서 나아가, 객체의 위치를 탐지하고 경계 상자(Bounding Box)를 그려주는 기술입니다. 이를 가능하게 하는 대표적인 기술이 바로 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)입니다. CNN 기반 객체 탐지 기술은 자율주행, 보안 감시, 의료 영상 분석, 전자상거래 등 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다.이 글에서는 합성곱 신경망을 활용한 객체 탐지의 원리를 이해하고, 주요 알고리즘과 기술적 발전 사항, 실제 활용 사례 등을 .. 2024. 12. 2.

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