YOLO

YOLO는 실시간 객체 탐지를 위한 딥러닝 모델로, 한 번의 신경망 연산으로 이미지 내의 객체를 빠르게 탐지할 수 있는 것이 특징입니다. YOLO 모델에 대한 설명은 이전 포스팅을 참고해주세요. YOLOv10 모델 구조YOLO(You Only Look Once)는 객체 감지 및 이미지 분할 모델입니다. 2015년 출시된 YOLO 모델은 빠른 속도와 정확성으로 널리 사용되었습니다. YOLOv10은 Ultralytics 파이썬 패키지를 기반으로 구축되어 실시bompro.tistory.com 아래는 YOLO 모델을 로컬 환경에서 실행하는 코드입니다. 1. 가상환경 생성conda create -n yolov10 python=3.10conda activate yolov10 2. 의존성 패키지 설치git clon..

YOLO(You Only Look Once)는 객체 감지 및 이미지 분할 모델입니다. 2015년 출시된 YOLO 모델은 빠른 속도와 정확성으로 널리 사용되었습니다. YOLOv10은 Ultralytics 파이썬 패키지를 기반으로 구축되어 실시간 객체 감지에 대한 새로운 접근 방식을 도입하였습니다. 이전 YOLO 버전에서 NMS를 제거하고 End-to-End Head를 도입하여 실시간 객체 탐지 기능을 향상시켰습니다. 실시간 물체 감지는 짧은 지연 시간으로 이미지에서 물체의 범주와 위치를 정확하게 예측하는 것을 목표로 합니다. 그러나 기존 YOLO 모델은 NMS에 대한 의존도와 아키텍처의 비효율성이 성능을 저해했습니다. YOLOv10은 NMS 없는 학습을 위한 Consistent Dual Assignment..