대학원을 위해 AI분야에서 사용하는 전문용어에 대해 정리하자.
오늘은 1일차로, One-stage와 Two-stage란 무엇인지 알아보고, 차이점에 대해 알아보자.
One-Stage Detectors
단일 단계로 구성된 모델을 의미한다.
입력 이미지가 주어지면 한 번의 단계로 모든 작업을 수행한다.
객체 탐지 모델에서 입력 이미지를 한 번에 처리하고 객체를 식별하는 단일 네트워크라고 할 수 있다.
ex 1) 공장에서 휴대폰 디스플레이의 무결성을 실시간으로 확인할 때 사용될 수 있다.
대표 모델로는 YOLO가 있다.
YOLO(You only look once), 실시간 객체 탐지해야 하는 상황에서 매우 효과적이다.
장점과 단점이 존재한다.
장점으로는, 한 번만 진행하기 때문에 간단하고 빠르게 실행될 수 있어 시간과 운영 비용이 적게 든다. 그러나 단점으로 비교적 덜 정확한 방법이다.
Two-Stage Detectors
두 단계로 구성된 모델을 의미한다.
아래와 같이 두번의 단계를 거치는데, 어떤 역할을 하는지 확인할 수 있다.
첫 번째 단계 : 초기 예측과 후보를 생성한다.
두 번째 단계 : 초기 예측을 보완하거나 최종 결과를 생성한다.
장점으로, 두 단계로 검출하기 때문에 성능은 뛰어나지만 속도가 오래 걸리고 운영비용이 많이 들어간다.
Valuable