YOLO(You Only Look Once) v1 ~ v5 까지 비교

YOLO (You Only Look Once)은 실시간 객체 감지 알고리즘으로, 현재까지 다양한 버전이 출시되었습니다. 이에 대한 성능 비교는 YOLOv1부터 YOLOv5까지 설명하겠습니다.

버전	YOLO v1	YOLO v2	YOLO v3	YOLO v4	YOLO v5
출시년도	2016	2017	2018	2020	2020
입력 크기	448x448	416x416	416x416 or 608x608	608x608	640x640
클래스 수	20개	20개	80개	80개	80개
mAP	63.4%	78.6%	57.9%(COCO)	43.5%(COCO)	50.5%(COCO)
특징	기존의 객체 감지 알고리즘들과는 다르게 전체 이미지를 하나의 네트워크로 처리하여 실시간으로 객체를 감지할 수 있도록 구현되었습니다. 하지만, 작은 객체나 멀리 있는 객체를 감지하는 능력이 부족했습니다.	Darknet-19 네트워크를 사용하여 성능을 향상시켰으며, anchor box를 사용하여 작은 객체나 멀리 있는 객체를 감지하는 능력을 향상시켰습니다.	네트워크 구조를 개선하여 성능을 향상시켰으며, 다양한 크기의 anchor box를 사용하여 다양한 크기의 객체를 감지할 수 있도록 했습니다.	CSPDarknet-53 네트워크를 사용하여 더욱 빠르고 정확한 객체 감지를 구현했습니다. 또한, 데이터 증강 기법과 다양한 기술을 활용하여 성능을 향상시켰습니다.	EfficientNet, Swish activation function, SPP(Spatial Pyramid Pooling) 등의 기술을 활용하여 모델 크기를 줄이면서도 높은 정확도를 유지하도록 개선했습니다.