Centernet의 간단한 설명

CenterNet은 객체 검출(object detection)을 위한 딥러닝 알고리즘 중 하나입니다.

CenterNet은 객체의 중심점(center point)을 예측하고, 이 중심점을 기준으로 객체의 바운딩 박스(bounding box)를 예측하는 방식을 사용합니다.

 

이 방식은 기존의 객체 검출 알고리즘 중 YOLO(You Only Look Once)와 SSD(Single Shot Detector)와 같은 알고리즘보다 더욱 정확하면서도 더욱 빠른 속도를 보여줍니다.

또한, CenterNet은 객체의 크기나 모양에 대한 제약이 적어서 다양한 객체를 검출할 수 있는 장점이 있습니다.

 

CenterNet은 2019년에 발표된 논문 "Objects as Points"에서 처음으로 소개되었으며, 이후에도 다양한 연구에서 활용되고 있습니다.