SSD와 YOLO의 차이점은?

SSD와 YOLO는 모두 컴퓨터 비전 분야에서 객체 검출(object detection) 작업에 사용되는 딥러닝 알고리즘입니다.

좀더 자세히 말하면 다양한 백본(mobilenet, resnet 등)과 연동하여 사용하는 헤드 입니다.

 

이 둘의 차이를 간단히 비교하면 아래와 같습니다.

 

SSD는 "Single Shot MultiBox Detector"의 약자로, 이미지 내에서 물체를 검출하고 분류하는 작업을 동시에 수행하는 신경망입니다.

SSD는 여러 다양한 크기의 박스를 생성하여 이미지에서 물체의 위치와 크기를 정확하게 예측하려고 시도합니다.

이를 통해 높은 정확도를 유지하면서도 빠른 속도로 물체를 검출할 수 있습니다.

 

반면에 YOLO는 "You Only Look Once"의 약자로, 이미지를 여러 개의 그리드로 나누고, 각 그리드 셀 내에서 물체가 있는지 여부와 물체의 위치와 크기를 예측합니다.

이렇게 예측한 정보를 통해 물체를 검출하고 분류합니다.

YOLO는 SSD에 비해 더 빠른 속도를 가지고 있으며, 여러 물체가 밀집해 있는 이미지에서도 잘 동작합니다.

그러나 작은 물체나 멀리 떨어진 물체를 검출하는 데에는 SSD에 비해 정확도가 낮을 수 있습니다.

 

따라서, SSD와 YOLO는 각각의 특징에 따라 선택적으로 사용되며, 주어진 문제에 대한 적합한 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.