728x90 head1 YOLO(You Only Look Once) 버전 별 차이점 YOLO(You Only Look Once)는 딥러닝을 활용한 객체 검출 알고리즘으로, 여러 버전이 존재합니다. 각 버전별 차이점은 다음과 같습니다. YOLOv1: 초기 버전으로, 24개의 합성곱(Convolution) 레이어로 이루어져 있습니다. 여러 객체를 동시에 검출할 수 있으며, 높은 정확도를 보입니다. 하지만 작은 객체를 검출하는 데에는 한계가 있습니다. YOLOv2: 기존의 YOLOv1보다 성능이 향상된 버전입니다. Darknet-19 네트워크를 사용하고, Anchor Box라는 개념을 도입하여 작은 객체 검출 능력이 향상되었습니다. YOLOv3: YOLOv2에서 발전된 버전으로, 세부적인 디자인 변경과 추가적인 기능을 도입하여 정확도를 높였습니다. Spatial Pyramid Pooling(.. 2023. 3. 16. 이전 1 다음 728x90