트랜스포머 vs CNN 비교: 합성곱 신경망이 지금도 현역으로 쓰이는 세 가지 현장과 그 이유
비전 트랜스포머가 대규모 학습의 주도권을 가져간 뒤에도 CNN은 사라지지 않았다. ConvNeXt와 YOLO 26, 모바일넷 사례를 따라가며 확장성 경쟁과 효율성 경쟁이 갈라지는 지점을 짚은 해설을 정리했다.
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AI TOPIC
YOLO 최신 뉴스와 핵심 해설
YOLO 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 5편을 최신순으로 모았습니다.
객체 검출 논문 5편 정리: R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, DETR, RT-DETR의 계보
이미지 한 장에 47초가 걸리던 객체 검출이 어떻게 수십 밀리초까지 내려왔을까. R-CNN에서 RT-DETR까지 판을 바꾼 논문 다섯 편이 특징 맵 재사용, 앵커 박스, 집합 예측, 하이브리드 인코더로 병목을 걷어낸 과정을 정리했다.
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YOLO v1 완벽 정리 — 객체 탐지를 회귀 문제로 바꾼 2015년의 발상 전환과 실시간 비전의 시작
이미지 한 장을 분석하는 데 40초가 걸리던 객체 탐지를 초당 45장 수준으로 끌어올린 YOLO v1을 정리했습니다. 분류를 회귀로 바꾼 발상, 7×7 그리드 구조, 배경 오류가 줄어든 이유와 남은 한계까지 짚습니다.
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트랜스포머 vs YOLO 객체 탐지: DETR, RT-DETR, YOLOv10까지 정리
R-CNN에서 YOLO, 그리고 트랜스포머 기반 DETR와 RT-DETR까지. 실시간 객체 탐지 아키텍처가 서로 아이디어를 빌리며 어떻게 발전해왔는지 쉽게 풀어 설명한다.
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객체 탐지와 YOLO 원리 — 컴퓨터가 실시간으로 사물을 인식하는 법
이미지 분류를 넘어 사진 속 모든 사물의 위치와 종류를 한 번에 찾아내는 객체 탐지 기술과, 영상을 실시간으로 처리하는 YOLO 방식의 원리를 TED 강연을 바탕으로 풀어 설명합니다.
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