유 온리 룩 원스

유 온리 룩 원스(You Only Look Once, YOLO)는 합성곱 신경망을 기반으로 한 일련의 실시간 객체 탐지 시스템이다. 조셉 레드몬 등에 의해 처음 소개되었다. 2015년 YOLO는 여러 번의 반복과 개선을 거쳐 가장 인기 있는 객체 감지 프레임워크 중 하나가 되었다.

"유 온리 룩 원스"(You Only Look Once)라는 이름은 단일 이미지에 수천 개가 필요한 R-CNN과 같은 이전 영역 제안 기반 기술과 달리 알고리즘이 예측을 위해 신경망을 통과하는 단 한 번의 순방향 전파 통과만 필요하다는 사실을 나타낸다.

 개요 
R-CNN 및 오버피트(OverFeat)와 같은 이전 방법과 비교하여 YOLO는 여러 위치와 규모의 이미지에 모델을 적용하는 대신 단일 신경망을 전체 이미지에 적용한다. 이 네트워크는 이미지를 영역으로 나누고 각 영역에 대한 경계 상자와 확률을 예측한다. 이러한 경계 상자는 예측 확률에 따라 가중치가 부여된다.

 오버피트 
오버피트(OverFeat)는 동시 객체 분류 및 위치 파악을 위한 초기 영향력 있는 모델이었다. 그 아키텍처는 다음과 같습니다:

 이미지 분류 전용 신경망을 훈련한다("분류 훈련 네트워크"). 이는 알렉스넷과 같은 것일 수 있다.
 훈련된 신경망의 마지막 계층이 제거되고, 가능한 모든 객체 클래스에 대해 마지막 계층에서 신경망 모듈("회귀 신경망")을 초기화한다. 기본 네트워크에는 매개변수가 고정되어 있다. 회귀 네트워크는 객체 경계 상자의 두 모서리에 대한  좌표를 예측하도록 훈련되었다.
 추론 시간 동안 분류 훈련 네트워크는 다양한 확대/축소 수준과 자르기를 통해 동일한 이미지에 대해 실행된다. 각각에 대해 클래스 레이블과 해당 클래스 레이블에 대한 확률을 출력한다. 그런 다음 각 출력은 해당 클래스의 회귀 네트워크에 의해 처리된다. 이로 인해 클래스 레이블과 확률이 포함된 수천 개의 경계 상자가 생성된다. 이러한 상자는 단일 클래스 레이블이 있는 단일 상자만 남을 때까지 병합된다.

 같이 보기 
 컴퓨터 비전
 객체 탐지
 합성곱 신경망

 각주 

 외부 링크 
 Official YOLO website
 YOLO implementation in Darknet

분류:컴퓨터 비전
분류:딥 러닝
분류:신경망