Machine learningDeep learning / NLP / CV

객체 탐지

객체 탐지는 딥 신경망이 이미지 내의 하나 이상의 객체 범주에 대한 모든 인스턴스를 동시에 탐지하고 분류하는 컴퓨터 비전 작업으로, 탐지된 각 객체에 대해 경계 상자와 클래스 레이블을 생성합니다. R-CNN 계열부터 YOLO 및 DETR에 이르기까지 현대적인 탐지기들은 표준 벤치마크에서 실시간 속도로 인간에 가까운 정확도를 달성합니다.

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객체 탐지

이미지 분류 인스턴스 분할 Semantic segmentation 설명 가능한 이미지 분류 설명 가능한 객체 탐지 미세 조정된 합성곱 신경망 미세 조정된 이미지 분류 다중 모달 인스턴스 분할 다중 양식 객체 탐지 자기 지도 학습 기반 객체 탐지

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출처

Girshick, R., Donahue, J., Darrell, T., & Malik, J. (2014). Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 580–587. DOI: 10.1109/CVPR.2014.81 ↗
Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 779–788. DOI: 10.1109/CVPR.2016.91 ↗

이 페이지 인용 방법

ScholarGate. (2026, June 3). Object Detection (Region-Based and Anchor-Free Deep Neural Network Models). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/object-detection

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이 방법을 참조하는 항목

설명 가능한 이미지 분류 설명 가능한 객체 탐지 미세 조정된 합성곱 신경망 미세 조정된 이미지 분류 이미지 분류 인스턴스 분할 다중 모달 인스턴스 분할 다중 양식 객체 탐지 자기 지도 학습 기반 객체 탐지 Semantic segmentation 준지도 학습 객체 탐지 (Semi-supervised Object Detection)컨볼루션 신경망을 이용한 전이 학습 객체 탐지를 위한 전이 학습 약지도 인스턴스 분할 약지도 객체 탐지 약한 지도 의미론적 분할

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