[논문리뷰]YOLO (v1, 객체 인식)

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection (v1)

논문 출처 : https://arxiv.org/abs/1506.02640

 

■ 논문을 접한 계기 

스터디를 준비하면서 인공지능 기술 분야 중 시각지능에 대한 관심이 점점 생겼습니다.

컴퓨터 비전 학문의 기술 동향을 찾아보니 이미지 detection(인식), tracking(추적) 알고리즘에 관한 내용이 있었고,

관련 논문으로 "실시간" 객체 탐지 알고리즘인 Yolo를  쉽게 발견할 수 있었습니다.

2015년~2020년 사이 총 5개 버전으로 출판되었고, 그 중 첫 번째 논문을 리뷰합니다. 

 

■ YOLO 의 컨셉 요약

합성곱 신경망을 이용해 여러 bounding box와 class probability를 예측합니다.

- 객체 검출을 하나의 회귀문제로 재정의함 -> 빠른 속도로 실시간 처리 가능

- 단일 신경망으로 통합된 모델(Unified) 사용으로 얻은 장점 -> 주변정보도 함께 처리하기 때문에 BackGround Error가 Fast R-CNN에 비해 50% 감소

 

■ 용어 정리

- bounding box : 객체 위치를 알려주는 직사각형 박스

- class probability : 객체가 어떤 클래스에 해당하는지에 관한 확률