728x90 반응형 객체3 [인공지능] 딥러닝 객체 검출의 혁신, Yolo(You Only Look Once) 개요YOLO(You Only Look Once)는 실시간 객체 검출(Real-Time Object Detection) 분야를 혁신한 딥러닝 모델입니다. 기존의 객체 검출 방식들이 여러 단계를 거쳐 느리고 복잡했던 것과 달리, YOLO는 이미지 전체를 단 한 번의 신경망 연산으로 처리하여 압도적인 속도와 뛰어난 성능을 동시에 달성했습니다. 이는 자율 주행차, 지능형 CCTV, 드론 검사 등 실시간 응용 분야의 발전을 가속화하는 핵심 기술로 자리매김했습니다. 주제 개념YOLO의 주제 개념은 통합 인식(Unified Detectoin) 입니다. 대부분의 긱존 객체 검출 모델(Two-Stage Detector 예 : R-CNN)은 객체가 있을만한 위치를 먼저 제안(Proposal)하고, 그 후에 분류(Clas.. 2025. 10. 29. [Python (AI)] 파이썬은 왜 느릴까? : 인터프리터 방식과 동적 타이핑 특성 등 샅샅이 파헤치기 파이썬(Python)은 배우기 쉽고, 간결한 문법, 방대한 라이브러리로 인해 전 세계적으로 가장 사랑받는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 하지만 파이썬을 사용하면서 종종 느리다는 평가를 듣게 되는데 특히 C나 JAVA 같은 언어와 비교했을 때 그 속도 차이는 더욱 두드러집니다.파이썬의 이러한 느린 속도는 어디에서 오는 걸까요? 단순히 인터프리터 언어라서? 혹은 동적 타이핑 때문일까요?파이썬의 핵심적인 특징들을 통해 그 이유를 자세히 알아보겠습니다. 인터프리터 언어의 오버헤드(Interpreter Overhead)파이썬은 일반적으로 인터프리터 언어로 분류됩니다. 이는 코드를 실행하는 방시고가 관련이 있습니다. 컴파일 언어 vs 인터프리터 언어컴파일 언어(C, C++, JAVA 등) 코드를 실행하기 전에 전.. 2025. 9. 26. [Python] 데이터 과학자를 위한 파이썬 객체 지향 프로그래밍(OOP) 개요데이터 과학은 방대한 양의 데이터를 다루고 복잡한 분석을 수행하는 분야입니다. 이 과정에서 파이썬은 pandas, Numpy, scikit-learn 등과 같은 강력한 라이브러리 덕분에 핵심적인 역할을 합니다. 이 라이브러리들은 모두 객체 지향 프로그래밍(OOP) 개념을 기반으로 만들어졌습니다. 따라서 데이터 과학자가 OOP의 기본 원리를 이해하는 것이 매우 중요합니다.객체 지향 프로그래밍(OOP)이란?객체 지향 프로그래밍은 현실 세계의 사물을 코드에 효과적으로 표현하기 위한 프로그래밍 패러다임입니다. 여기서 객체(Object)는 현실 세계의 사물과 유사한 개념으로, 특정 특성(Attribute) 과 기능(Method)을 가집니다.특성(Attribute) : 객체의 상태나 특징을 나타내는 변수 또는 .. 2025. 9. 18. 이전 1 다음 728x90 반응형
