YOLO(You Only Look Once)는 실시간 물체 감지에 사용되는 알고리즘으로, 단일 신경망을 통해 입력 이미지를 처리하여 여러 개의 객체를 탐지하고 그에 대한 정보를 제공합니다. 본 포스트에서는 YOLO의 네트워크 아키텍처를 분석하고, 입력 레이어, 중간 레이어, 출력 레이어를 깊이 있게 설명하겠습니다.

1. YOLO란 무엇인가?

YOLO는 “You Only Look Once”의 약자로, 이미지에서 객체를 탐지하는 방법을 혁신적으로 변화시킨 모델입니다. 이전의 탐지 알고리즘들은 이미지를 여러 번 훑어보는 방식으로 작동했지만, YOLO는 한번의 전방 전달(forward pass)로 객체의 위치와 클래스를 동시에 예측합니다. 이로 인해 전통적인 접근법보다 더 빠르며 효율적입니다.

2. YOLO의 네트워크 아키텍처

2.1 입력 레이어

YOLO는 다양한 이미지 크기를 입력으로 받을 수 있지만, 일반적으로 416×416 픽셀로 이미지를 리사이즈하여 사용합니다. 이러한 고정된 크기의 입력은 신경망이 일관된 데이터를 받을 수 있도록 도와줍니다. 입력 이미지는 RGB 포맷이며, 각 채널마다 0~255의 픽셀 값을 가집니다. 원래 이미지의 비율을 유지하기 위해 비율 조정 후 패딩을 추가할 수 있습니다.


import cv2

# 이미지 불러오기
image_path = "image.jpg"
image = cv2.imread(image_path)

# 이미지를 416x416 픽셀로 리사이즈
image_resized = cv2.resize(image, (416, 416))

2.2 중간 레이어

YOLO의 중간 레이어는 여러 개의 합성곱(convolutional) 레이어와 풀링(pooling) 레이어로 구성되어 있습니다. 기본적으로 YOLO는 다음과 같은 구조를 가집니다:

  • 합성곱 레이어: 특징 추출을 위해 사용됩니다. CNN(convolutional neural networks)의 가장 기본적인 형태로, 이미지를 필터를 통해 변환하여 피쳐 맵(feature map)을 생성합니다.
  • 리셉티브 필드: YOLO는 리셉티브 필드를 넓히기 위해 여러 개의 레이어를 쌓아 올립니다. 이는 인접한 픽셀들의 관계를 잘 포착하는 데 도움을 줍니다.
  • Batch Normalization: 각 합성곱 레이어 뒤에 배치 정규화가 적용되어 학습 속도를 개선하고 성능을 높입니다.

YOLOv3에 대한 예제 구조를 보면:


import torch
import torchvision.models as models

# YOLO 네트워크 형태 예시
class Darknet53(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Darknet53, self).__init__()
        self.model = models.resnet18(pretrained=True)  # Transfer Learning

    def forward(self, x):
        return self.model(x)

yolo_net = Darknet53()
yolo_net.eval()

2.3 출력 레이어

YOLO의 출력 레이어는 객체 탐지 결과를 제공합니다. 이 레이어는 각 그리드 셀에서 감지된 객체들의 클래스와 바운딩 박스 좌표를 포함합니다.

  • 그리드 셀: 이미지가 S x S 그리드로 분할되고, 각 그리드 셀은 B개의 바운딩 박스와 해당 객체의 클래스 확률을 예측합니다.
  • 바운딩 박스: 각 바운딩 박스는 (x, y, w, h) 형태로 나타내며, 여기에 대해 위치와 사이즈를 의미합니다.
  • 클래스 확률: 각 바운딩 박스가 특정 객체를 포함할 확률을 계산합니다.

YOLO의 예제 출력을 살펴보면:


def predict(self, x):
    pred = self.model(x)  # Forward Pass
    return pred

output = yolo_net(torch.randn(1, 3, 416, 416))  # 임의의 입력
print(output)

3. YOLO의 강점 및 약점

3.1 강점

YOLO는 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다:

  • 실시간 탐지: 속도가 빠르기 때문에 실시간 애플리케이션에 적합합니다.
  • 전반적인 구조: 각 그리드 셀에 대한 탐지가 가능하여 전반적인 탐지 예측이 가능합니다.
  • 단일 신경망: 전체적으로 통합된 네트워크이기 때문에 훈련 및 테스트가 용이합니다.

3.2 약점

하지만 YOLO는 향후 개선이 필요한 단점도 있습니다:

  • 작은 객체 탐지: 그리드 기반의 방식으로 인해 작은 객체의 탐지 성능이 떨어질 수 있습니다.
  • 고해상도 이미지: 고해상도 이미지를 처리할 경우 속도가 느려질 수 있습니다.

4. YOLO 모델을 활용한 객체 탐지 예제

YOLO를 사용하여 객체를 탐지하는 간단한 예제를 살펴보겠습니다. OpenCV와 YOLO의 가중치 파일을 통해 객체를 감지할 수 있습니다.


import cv2
import numpy as np

# YOLO 설정 파일 및 가중치 파일
config_path = 'yolo.cfg'
weights_path = 'yolo.weights'
net = cv2.dnn.readNet(weights_path, config_path)

# 이미지 로드 및 전처리
image = cv2.imread('image.jpg')
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)

# 객체 탐지
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
outputs = net.forward(output_layers)

# 탐지된 객체 표시
for out in outputs:
    for detection in out:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > 0.5:
            center_x = int(detection[0] * width)
            center_y = int(detection[1] * height)
            w = int(detection[2] * width)
            h = int(detection[3] * height)

            # 박스 좌표
            x = int(center_x - w / 2)
            y = int(center_y - h / 2)

            # 바운딩 박스 그리기
            cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

5. 결론

YOLO는 객체 탐지 분야에서 혁신적인 알고리즘으로, 단일 네트워크를 통해 이미지에서의 물체를 실시간으로 탐지할 수 있도록 지원합니다. 다양한 아키텍처와 버전이 존재하며, 각 버전이 가지는 장점과 단점을 파악하여 적절한 상황에 맞게 사용할 수 있습니다. 앞으로도 YOLO는 더 많은 발전을 거듭하며 물체 인식 분야에서 중요한 역할을 할 것입니다.