—> 사람처럼 어디에 무엇이 있는지 한 번에 판단

논문 : https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf

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요약

• Yolo 논문에서 Object detection에 대한 새로운 접근방식을 적용함
• 기존의 multi-task 문제를 하나의 회귀 문제로 재정의
• YOLO는 이미지 전체에 대해서 하나의 신경망이 한 번의 계산만으로 bounding box와 클래스 확률을 예측
• 객체 검출 파이프라인이 하나의 신경망으로 구성되어 있으므로 end-to-end 형식입니다.
• Yolo의 통합된 모델 속도가 굉장히 빠른 성능을 나타냄

알고 보면 좋은 것

• Yolo의 아이디어
  • 사람은 이미지를 보면 어디에 무엇이 어느 위치에 있는지 한 번에 파악
  • 사람의 시각 체계와 같이 빠르고 정확한 객체 검출 모델을 만들면 자율주행 분야의 기술 발전 향상도 기대됨
• 기존의 Object detection (←DPM을 공부하고 나니 더욱 이해가 수월했습니다.)
• yolo 특징

YOLO 핵심

Unified Detection

Network Design

Training