객체 탐지 (Object Detection)

• 객체 탐지(Object Detection)
• 객체 탐지 모델의 성능 상충 관계(Trade-off) 및 최적 선택

비교

• YOLOv8, YOLOv9, RF-DETR 비교

시스템

• Detectron2 (2019-10)
• MMDetection (2019-06-17)
• Detectron2Go

알고리즘 및 모델

• YOLO 객체 탐지 모델

2015년

• Fast R-CNN 통합된 고속 객체 탐지 프레임워크
• Faster R-CNN (Region Proposal Network를 통한 실시간 객체 탐지, 2015)

2016년

• SSD (Single Shot MultiBox Detector, 2016) 단일 샷 객체 탐지기

2017년

• DSSD (Deconvolutional Single Shot Detectorm 2017-01-23)
• FSSD (Feature Fusion Single Shot Detector, 2017-12-04)
• Cascade R-CNN (2017) 고품질 객체 탐지를 위한 다단계 아키텍처
• Mask R-CNN (2017)
• RetinaNet 조밀한 객체 탐지 (2017)

2019년

• FCOS (Fully Convolutional One-Stage Object Detection, 2019)
• CenterNet (2019) 객체 탐지의 새로운 지평을 연 Anchor-Free 패러다임

2020년

• DETR (DEtection TRansformer, 2020-05)
• Deformable DETR (2020-10-08)
• Sparse R-CNN (2020-11-25) 학습 가능한 프로포절을 통한 End-to-End 객체 탐지

2021년

• Deformable DETR (2021-01-12)
• GLIP과 Grounding DINO (2021-12) 개방형 어휘 객체 탐지

2022년

• DINO (2022-03) 대조적 노이즈 제거를 통한 End-to-End 객체 탐지
• Co-DETR (2022-11-19) 협력적 하이브리드 할당을 통한 DETR 기반 객체 탐지기의 훈련 최적화
• RTMDet (Real-Time Models for Object Detection, 2022-12-14)

2023년

• Real-Time Detection Transformer (RT-DETR, 2023-04)

2024년

• MM-Grounding-DINO (2024-01) 통합 객체 그라운딩 및 탐지를 위한 개방형 파이프라인
• RT-DETRv2 (2024-07-24) 실시간 객체 탐지를 위한 Bag-of-Freebies 기반 Transformer

2025년

• RF-DETR 실시간 Transformer 객체 탐지 모델 안내서