안녕하세요, 메이아이의 Lead Researcher 박진우입니다. 지난 ‘daram과 함께하는 딥러닝 투어(1)' 포스팅에서는 물체 인식의 전반적인 내용과 함께, 메이아이의 인공지능 엔진 daram의 물체 인식 모델의 특징을 소개해 드렸습니다. 1편의 내용을 간단히 요약하자면 물체 인식(Object Detection) 기술이란 이미지 하나에서 타겟 물체들의 위치를 바운딩 박스(bbox) 형식으로 찾는 것이라고 할 수 있는데요.
물체 인식 모델의 대표적인 예시로는 Faster R-CNN과 같은 Two-stage Detector와 YOLO와 같은 One-stage Detector 두 가지가 있고, 메이아이에서는 속도, False Positive, Pose Estimation과 같은 문제의식을 바탕으로 물체 인식 기술을 지속적으로 연구하고 있다는 점을 공개했습니다. 기존에 딥러닝과 친숙하지 않으셨던 분들도 물체 인식이라는 분야와 daram에 대해 조금 더 쉽게 다가갈 수 있는 기회가 되셨...
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