Machine learning
YOLO (You Only Look Once)
YOLO(You Only Look Once)는 Redmon, Divvala, Girshick, Farhadi가 CVPR 2016에서 발표한 단일샷(single-shot), 종단간(end-to-end) 컨볼루션 객체 탐지기입니다. 이 방법은 객체 탐지를 단일 회귀 문제로 재구성하여, 단일 순방향 패스(forward pass)에서 이미지로부터 경계 상자 좌표와 클래스 확률을 직접 예측함으로써, 기존의 R-CNN과 같은 2단계 방법이 따라올 수 없었던 실시간 탐지 속도를 달성했습니다. 이 원본 논문은 광범위하게 채택된 후속 버전(YOLOv2부터 v11까지)들을 탄생시켰으며, 이들은 응용 객체 탐지 벤치마크에서 계속해서 우위를 점하고 있습니다.
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출처
- 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 ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). YOLO: You Only Look Once — Unified, Real-Time Object Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/yolo
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