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YOLO, You Only Look Once

· 약 3분

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

절차내용비고
그리드 분할이미지를 SxS 크기의 격자로 나눔각 셀에서 객체의 존재 여부를 예측
바운딩박스생성각 셀에서 객체가 존재할 가능성이 높은 바운딩 박스를 생성중심 좌표(x, y), 너비(w), 높이(h), 신뢰도 포함
클래스 확률 맵 구성각 바운딩 박스에 대해 클래스별 확률 계산다중 클래스 분류 수행
객체 참지신경망을 통해 가장 가능성이 높은 바운딩 박스를 선택NMS(Non-Maximum Suppression) 기법 활용 중복 제거

YOLO 활용사례

구분사례설명
전자상거래제품 검색 및 자동 태깅온라인 쇼핑몰에서 제품 이미지를 분석하여 카테고리 분류 및 추천 시스템 활용
신분확인생체 인식 및 보안 시스템얼굴 인식 기반 출입 통제 시스템, CCTV 영상 분석을 통한 신원 확인
엔터테인먼트게임 및 증강 현실(AR) 기술AR 게임 및 가상현실(VR)에서 객체 추적 및 인터랙티브 콘텐츠 생성
의료의료 영상 분석X-ray, CT 스캔 이미지에서 질병 탐지 및 의료 진단 지원
자율주행도로 객체 탐지차량, 보행자, 신호등 등을 실시간으로 탐지하여 자율주행 시스템에 적용