#Object Detection

머신러닝 September 5, 2026

객체 탐지 및 의미론적 분할 기초 — 이미지에서 "무엇이 어디에 있는지" 파악하기

객체 탐지는 사물 주변에 상자를 그리고, 의미론적 분할은 의미에 따라 모든 픽셀에 색을 입힙니다. 이 둘의 차이점부터 인스턴스 분할과 파노라마 분할, R-CNN에서 YOLO, DETR, DINO로 이어지는 계보, 그리고 3D 포인트 클라우드 기반 알고리즘에 이르기까지, 장면 이해의 기본 원리를 체계적으로 살펴봅니다.

Fundamentals · 22 분 읽기 머신러닝 September 4, 2026

YOLO11 심층 분석 — YOLOv8과 비교하여 C3k2 및 C2PSA는 어떻게 변경되었습니까?

공식 문서와 1차 자료를 사용하여 Ultralytics YOLO11을 분석합니다: C3k2, C2PSA, 앵커 없는 검출, DFL/CIoU 손실, 그리고 n/s/m/l/x에 대한 측정 벤치마크.

Fundamentals · 17 분 읽기 기술 동향 August 2, 2026

객체 탐지 기술 동향

YOLO 제품군은 NMS(Non-Mechanism System)를 사용하지 않는 설계 방향으로 나아가고 있으며, RF-DETR과 같은 트랜스포머 기반 검출기는 COCO 데이터셋에서 60 mAP를 돌파했습니다. 2026년 객체 검출 기술의 현황을 살펴보면, 텍스트 프롬프트만으로 작동하는 개방형 어휘 검출까지 발전할 것으로 예상됩니다.

Trends · 10 분 읽기