YOLO(You Only Look Once)는 물체 감지 분야에서 널리 사용되는 딥러닝 모델 중 하나로, 실시간 속도와 높은 정확성이라는 두 가지 특성을 모두 갖춘 모델입니다. YOLO의 구조를 이해하는 것은 물체 감지 기술을 심층적으로 이해하고, 이를 바탕으로 보다 정교한 애플리케이션을 개발하는 데 매우 중요합니다.
YOLO 모델의 기본 구조
YOLO 모델은 전통적인 물체 감지 기법과는 다르게 입력 이미지를 한 번에 처리하여 물체를 탐지합니다. 이를 위해 YOLO는 CNN(Convolutional Neural Network)을 기반으로 한 구조를 가지고 있으며, 주어진 입력 이미지를 여러 그리드로 나누고 각 그리드에서 물체를 예측합니다.
1. 입력 이미지 분할
입력 이미지는 먼저 일정한 크기로 조정되고 분할됩니다. YOLO는 이미지를 S x S 그리드로 나눈 다음 각 그리드 셀에서 물체를 감지합니다. 각 그리드 셀은 자신이 격리된 영역 내의 물체를 감지할 책임이 있습니다.
2. 바운딩 박스 예측
각 그리드 셀은 바운딩 박스를 예측합니다. 바운딩 박스는 물체의 위치와 크기를 나타냅니다. 각 바운딩 박스는 4개의 좌표(x, y, w, h)와 그 박스 안에 물체가 존재할 확률, 그리고 물체의 클래스 확률을 포함합니다.
3. 최종 출력
YOLO 함수는 모든 그리드 셀로부터 예측된 바운딩 박스와 클래스 확률을 결합하여 최종 출력으로 제공합니다. 이 단계에서는 Non-Maximum Suppression(NMS) 기법을 통해 중복된 박스를 제거하고 최종적으로 가장 확실한 박스만 남깁니다.
YOLO의 앵커 박스(Anchor Boxes)와 그 역할
앵커 박스는 YOLO 모델에서 물체 감지의 정확성을 높이기 위해 사용되는 미리 정의된 바운딩 박스의 세트를 각각의 그리드 셀에 할당하는 기술입니다. 앵커 박스는 다양한 스케일과 비율을 갖고 있어, 다양한 형태와 크기의 물체를 효과적으로 감지할 수 있도록 도와줍니다.
1. 앵커 박스의 개념
앵커 박스는 사용자가 미리 정의한 바운딩 박스입니다. 이 바운딩 박스들은 물체의 크기와 비율에 대한 사전 정보를 기반으로 설정됩니다. 예를 들어, 길쭉한 형태의 물체가 많은 데이터셋이라면, 그에 맞춘 긴 직사각형 형태의 앵커 박스를 설정할 수 있습니다.
2. 앵커 박스의 역할
앵커 박스는 다음과 같은 역할을 수행합니다:
- 다양한 물체 감지: 다양한 크기와 비율의 물체를 효과적으로 탐지할 수 있도록 도와줍니다.
- 정확한 위치 예측: 실제 물체의 위치에 맞추어 앵커 박스를 조정함으로써 더욱 정확한 위치 예측이 가능해집니다.
- 학습 효율 향상: 다양한 앵커 박스를 통해 실제 물체의 다양성을 반영한 데이터를 생성함으로써 모델 학습의 효율성을 높입니다.
3. 앵커 박스 설정 방법
YOLO에서는 보통 K-means 클러스터링 기법을 사용하여 앵커 박스를 설정합니다. 이 방법은 훈련 데이터에서 각 물체의 크기와 비율을 분석하여 가장 효과적인 앵커 박스를 정의합니다.
예제 코드
아래는 YOLOv3 모델에서 앵커 박스를 생성하는 예제 코드입니다. TensorFlow와 Keras를 기반으로 하며, 데이터셋은 COCO 데이터셋을 사용합니다.
import numpy as np
import cv2
from sklearn.cluster import KMeans
# 바운딩 박스의 너비와 높이 정의: (width, height) 형식
bounding_boxes = [
[116, 90], [156, 198], [373, 326],
[30, 61], [62, 45], [59, 119],
[10, 13], [20, 30], [60, 62]
]
# K-means 클러스터링을 사용하여 앵커 박스 생성
num_clusters = 9 # 앵커 박스의 수
kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters)
# 데이터를 K-means에 맞추어 앵커 박스 생성
kmeans.fit(bounding_boxes)
anchors = kmeans.cluster_centers_
# 앵커 박스 출력
print("Generated Anchor Boxes:")
for anchor in anchors:
print(f"Width: {anchor[0]}, Height: {anchor[1]}")
4. 앵커 박스의 효과
앵커 박스를 통해 YOLO 모델은 보다 다양한 물체를 신속하게 감지하면서도 성능을 유지할 수 있습니다. 따라서, 다양한 앵커 박스를 정의하는 것이 모델 성능에 중요한 영향을 미치는 요소가 됩니다.
결론
YOLO 모델은 물체 감지 기술의 혁신을 가져온 모델입니다. YOLO의 구조와 앵커 박스의 개념을 이해하는 것은 물체 감지 수행의 첫 걸음입니다. 각 단계를 정확하게 이해하고, 실험을 통해 최적의 앵커 박스를 찾아가는 과정은 더욱 정확하고 효율적인 물체 감지 시스템을 구축하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
YOLO는 계속 발전하고 있으며, 새로운 버전들이 계속 제안되고 있습니다. 이러한 기술들은 물체 감지 뿐만 아니라 다양한 분야에서도 응용될 수 있기 때문에, YOLO와 관련된 기술들을 지속적으로 학습하고 연구하는 것이 중요합니다.
다음 강좌에서는 YOLO 모델을 활용한 실제 프로젝트에 대해 다루어보겠습니다. 많은 기대 부탁드립니다!