YOLO, You Only Look Once

YOLO 개념

• 실시간 객채 탐지를 위한 CV 알고리즘으로 이미지를 한 번만 보고 객체의 위치와 분류를 동시에 예측하는 기술

YOLO 개념도, 동작 절차, 활용사례

YOLO 개념도

• 빠른 객체 인식 속도로 사용 증가, 현재 V8 버전 모델까지 활용 가능

YOLO 동작 절차

절차	내용	비고
그리드 분할	이미지를 SxS 크기의 격자로 나눔	각 셀에서 객체의 존재 여부를 예측
바운딩박스생성	각 셀에서 객체가 존재할 가능성이 높은 바운딩 박스를 생성	중심 좌표(x, y), 너비(w), 높이(h), 신뢰도 포함
클래스 확률 맵 구성	각 바운딩 박스에 대해 클래스별 확률 계산	다중 클래스 분류 수행
객체 참지	신경망을 통해 가장 가능성이 높은 바운딩 박스를 선택	NMS(Non-Maximum Suppression) 기법 활용 중복 제거

YOLO 활용사례

구분	사례	설명
전자상거래	제품 검색 및 자동 태깅	온라인 쇼핑몰에서 제품 이미지를 분석하여 카테고리 분류 및 추천 시스템 활용
신분확인	생체 인식 및 보안 시스템	얼굴 인식 기반 출입 통제 시스템, CCTV 영상 분석을 통한 신원 확인
엔터테인먼트	게임 및 증강 현실(AR) 기술	AR 게임 및 가상현실(VR)에서 객체 추적 및 인터랙티브 콘텐츠 생성
의료	의료 영상 분석	X-ray, CT 스캔 이미지에서 질병 탐지 및 의료 진단 지원
자율주행	도로 객체 탐지	차량, 보행자, 신호등 등을 실시간으로 탐지하여 자율주행 시스템에 적용