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TL;DR
객체 탐지 기술은 R-CNN의 다단계 파이프라인에서 시작하여 Faster R-CNN의 RPN 도입으로 속도를 개선했고, YOLO의 단일 단계 구조로 실시간성을 확보했다. 이후 DETR이 Transformer 기반의 엔드투엔드 구조를 통해 NMS와 같은 복잡한 후처리를 제거했으며, RT-DETR은 하이브리드 인코더를 통해 실시간성과 높은 성능을 동시에 달성했다. 이러한 발전은 탐지 정확도와 추론 속도 사이의 균형을 최적화하는 과정이었다.
챕터별 상세
00:25
R-CNN의 등장과 한계
R-CNN은 3단계 파이프라인(영역 제안, CNN 특징 추출, 분류)을 사용하여 객체를 탐지한다. 각 영역마다 CNN을 통과시켜야 하므로 추론 속도가 매우 느리다.
01:38
Faster R-CNN의 속도 개선
Faster R-CNN은 RPN을 도입하여 영역 제안과 특징 추출을 통합했다. 연산을 공유하여 기존 R-CNN 대비 속도를 획기적으로 개선했다.
03:40
YOLO의 실시간 탐지
YOLO는 이미지를 그리드로 나누어 한 번에 바운딩 박스와 클래스 확률을 예측한다. 단일 단계 구조를 통해 실시간 탐지가 가능하다.
04:50
DETR의 엔드투엔드 구조
DETR은 Transformer 인코더-디코더 구조를 사용하여 객체 탐지를 집합 예측 문제로 정의했다. NMS와 같은 수동 후처리 과정을 제거했다.
06:27
RT-DETR의 실시간 성능
RT-DETR은 하이브리드 인코더를 사용하여 Transformer의 연산 효율을 높였다. 실시간 환경에서도 높은 정확도와 빠른 속도를 제공한다.
용어 해설
- 객체 탐지(Object Detection)
- — 이미지 내에서 특정 객체의 위치를 바운딩 박스로 찾고 무엇인지 분류하는 컴퓨터 비전 기술이다.
- Region Proposal Network(RPN)
- — 이미지 내에서 객체가 존재할 가능성이 높은 영역을 제안하는 신경망이다. Faster R-CNN에서 연산 효율을 높이기 위해 도입되었다.
- Non-Maximum Suppression(NMS)
- — 중복된 바운딩 박스 중 가장 신뢰도가 높은 것만 남기고 나머지를 제거하는 후처리 기법이다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 08. 03.수집 2026. 08. 03.출처 타입 YOUTUBE
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