Object Detection의 기본 개념 (객체 탐지)

Object Detection은 두가지 과제를 해결합니다.

• 객체 분류(Object Classification): 이미지 내에서 특정 클래스(예: 사람, 자동차, 강아지 등)를 인식하여 해당 객체의 종류를 식별합니다.
• 객체 위치(Localization): 이미지 내에서 객체가 위치한 좌표(바운딩 박스)를 예측하여 객체의 정확한 위치를 지정합니다.

1. Object Detection의 주요 방법들

1.1 Traditional 방법:

전통적인 객체 탐지 방법은 주로 핸드 크래프트(Hand-Crafted) 특성을 사용합니다. 이 방법들은 딥러닝 이전에 주로 사용되었으며, 여전히 일부 응용 분야에서 활용됩니다.

###1.1.1 Haar Cascades:

Viola-Jones 알고리즘을 기반으로, 얼굴 인식과 같은 특정 객체 탐지에 주로 사용되었습니다. 이미지 내에서 다양한 스케일과 위치에서 객체를 탐색하며, 특징 벡터와 분류기를 이용해 객체를 탐지합니다.

###1.1.2 Histogram of Oriented Gradients (HOG):

이미지의 엣지 정보와 방향성을 특징으로 사용하여 객체를 탐지합니다. 주로 SVM(Support Vector Machine)과 같은 분류기와 함께 사용됩니다.

이 방법들은 특정 패턴을 감지하는 데는 적합하지만, 복잡한 객체나 다양한 상황에서 성능이 떨어집니다.

1.2 Deep Learning 기반 방법:

딥러닝 기반 객체 탐지 방법은 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 이미지에서 객체를 탐지합니다. 이 방법들은 전통적인 방식보다 훨씬 뛰어난 성능을 자랑하며, 복잡한 상황에서도 효과적으로 동작합니다. 주요 모델들은 아래와 같습니다.

1.2.1 R-CNN 계열:

• R-CNN (Region-based CNN): R-CNN은 이미지에서 객체가 있을 만한 후보 영역(region proposals)을 먼저 생성하고, 그 후에 각 영역을 CNN을 통해 분류하는 방식입니다. 성능은 좋지만 매우 느리다는 단점이 있었습니다.

1.2.2 Fast R-CNN:

• R-CNN의 느린 속도를 개선한 버전입니다. 이미지 전체에 대해 CNN을 한 번만 실행하고, 이를 통해 후보 영역의 특징 맵을 추출하여 객체를 분류하는 방식입니다. 처리 속도가 개선되었지만, 여전히 후보 영역을 미리 생성해야 한다는 단점이 남아 있었습니다.

1.2.3 Faster R-CNN:

• Fast R-CNN을 더욱 개선한 모델로, 후보 영역을 생성하는 별도의 네트워크인 Region Proposal Network(RPN)을 도입하여 처리 속도를 대폭 개선했습니다. 현재까지도 널리 사용되는 객체 탐지 모델 중 하나입니다.

1.2.4 YOLO (You Only Look Once):

• 설명: YOLO는 이미지 전체를 한 번에 처리하여, 객체 탐지와 위치 예측을 동시에 수행하는 방법입니다. 이미지 전체를 그리드로 나누고, 각 그리드 셀에서 객체의 존재 여부와 바운딩 박스를 예측합니다. YOLO는 매우 빠른 속도를 제공하며, 실시간 객체 탐지에 자주 사용됩니다.
• 장점: 매우 빠른 속도를 자랑하며, 실시간 탐지에 적합합니다.
• 단점: 작은 객체나 서로 겹쳐 있는 객체에 대한 성능이 떨어질 수 있습니다.
• 버전: YOLO는 여러 버전으로 발전해왔으며, 최신 버전(예: YOLOv4, YOLOv5)은 성능과 정확도를 계속 개선해 나가고 있습니다.

1.2.5 SSD (Single Shot Multibox Detector):

• 설명: SSD는 이미지에서 다양한 크기의 객체를 한 번에 탐지할 수 있는 방법입니다. 이미지의 여러 크기에서 객체를 탐지하고, 각 크기별로 바운딩 박스를 예측합니다. YOLO와 비슷하게 매우 빠른 속도를 제공하면서도, 여러 크기의 객체 탐지에 더 나은 성능을 보여줍니다.
• 장점: 다양한 크기의 객체를 탐지하는 데 적합하며, 빠른 속도를 자랑합니다.
• 단점: R-CNN 계열보다는 성능이 약간 낮을 수 있습니다.

1.2.6 RetinaNet:

• 설명: RetinaNet은 Focal Loss라는 새로운 손실 함수를 도입하여, 객체 탐지 과정에서 발생하는 클래스 불균형 문제를 해결합니다. 즉, 이미지에서 객체가 없는 배경이 대부분을 차지하는 경우에도 효율적으로 학습할 수 있게 합니다.
• 장점: 소수의 객체가 있는 이미지에서도 높은 정확도를 유지합니다.
• 단점: 처리 속도는 YOLO나 SSD보다는 느릴 수 있습니다.

2. Object Detection의 주요 과제

• 속도와 정확도의 균형: 객체 탐지에서 실시간으로 처리가 필요한 경우(YOLO, SSD)에는 속도가 중요하지만, 때로는 정확도가 떨어질 수 있습니다. 반대로, 높은 정확도가 필요한 경우(Faster R-CNN)는 처리 속도가 느릴 수 있습니다. 따라서 응용 분야에 맞는 모델을 선택하는 것이 중요합니다.
• 작은 객체 탐지: 이미지 내에 작은 객체가 있거나, 여러 객체가 서로 겹쳐 있을 때 탐지 성능이 저하될 수 있습니다.
• 다양한 크기 및 비율의 객체: 객체 탐지 모델은 크기와 비율이 다양한 객체를 정확히 탐지해야 하므로, 모델이 다양한 스케일에서 잘 동작하도록 훈련되어야 합니다.

3. Object Detection의 응용 분야

1. 자율주행 차량: 도로에서 차량, 보행자, 신호등 등을 실시간으로 탐지하여 안전한 주행을 가능하게 합니다.
2. 의료 영상 분석: 의료 영상에서 종양이나 이상 부위를 자동으로 탐지하여 의료진이 빠르게 진단을 내릴 수 있도록 돕습니다.
3. 보안 시스템: CCTV 영상에서 사람이나 특정 물체를 탐지하여 이상 행동을 감지하거나 추적할 수 있습니다.
4. 소매 및 물류: 물류 창고에서 제품을 자동으로 식별하고 추적하며, 소매점에서는 고객의 행동을 분석하여 매장 내 상품 배치를 최적화할 수 있습니다.

Object Detection은 매우 다양한 산업과 연구 분야에서 활발히 활용되고 있으며, 딥러닝 기술의 발전과 함께 더 빠르고 정확한 모델들이 지속적으로 개발되고 있습니다.