YOLO (You Only Look Once)

YOLO는 실시간 객체 탐지를 위한 딥러닝 기반 알고리즘으로, 이미지를 한 번만 살펴보는 방식으로 객체의 위치와 종류를 동시에 예측한다.

(1) YOLO의 주요 특징

• 고속 탐지: 한 번의 네트워크 연산으로 객체를 탐지하므로 매우 빠르다.
• 단일 신경망: 이미지를 그리드로 나누고, 각 셀에서 객체 존재 여부와 바운딩 박스를 동시에 예측한다.
• 적용 분야: 자율주행, 보안 감시, 의료 영상, 산업 자동화 등 다양한 분야에서 사용된다.

(2) YOLO의 작동 방식

YOLO는 입력 이미지를 여러 격자 셀(grid)로 나누고(Bounding Box), 각 셀에서 객체의 존재 여부와 위치, 그리고 클래스(종류)를 예측한다(Object Detection Method). 이 방식은 고속 처리에 유리하며 실시간 응용이 가능하다.

(3) YOLO의 진화

YOLO는 v1부터 시작해 현재는 YOLOv8까지 발전했으며, 정확도, 속도, 경량화 모델 등 다양한 방향으로 개선되고 있다.