YOLO-World: 객체 검출 실시간 설명

목차

1. 😊 소개
2. 😊 YOLO World 모델 소개
3. 😊 YOLO World 모델 아키텍처
4. 😊 YOLO World 모델 실행 방법
5. 😊 YOLO World 모델의 속도와 정확도
6. 😊 YOLO World 모델의 장점과 한계
7. 😊 YOLO World 모델의 활용 사례
8. 😊 YOLO World 모델과 다른 객체 검출 모델 비교
9. 😊 YOLO World 모델과 세그멘테이션 모델의 결합
10. 😊 결론

😊 YOLO World 모델: 실시간 객체 검출을 위한 제로 샷 검출 모델

이번 글에서는 훈련 없이 다양한 객체를 실시간으로 검출할 수 있는 모델인 YOLO World에 대해 소개하려고 합니다. 이 모델은 GPU 연산을 기반으로 실행되지만 저사양의 Nvidia T4와 같은 GPU를 사용해도 FPS(Frames Per Second)가 충분히 유지됩니다. 우선 이 모델의 아키텍처와 속도를 설명하고, Google Colab에서의 실행 방법을 보여드릴 것입니다. 기존의 전통적인 객체 검출 모델과 비교하여 YOLO World의 장단점을 알아보고, 실제로 YOLO World 모델을 활용한 다양한 활용 사례에 대해서도 살펴보도록 하겠습니다. 마지막으로, YOLO World 모델과 다른 객체 검출 모델의 비교와 세그멘테이션 모델과의 결합에 대해서도 이야기해보도록 하겠습니다.

이제 YOLO World 모델에 대해 더 자세히 알아보겠습니다.

😊 YOLO World 모델 소개

YOLO World는 제로 샷(zero shot) 객체 검출 모델로, 이전 모델들보다 20배 빠르다는 특징을 가지고 있습니다. 기존의 객체 검출 모델들은 미리 정의된 카테고리 내에서 객체를 검출하는 것에 한정되어 있었습니다. 예를 들어, Coco 데이터셋으로 훈련된 모델은 80개의 카테고리로 한정됩니다. 따라서 새로운 객체를 검출하려면 해당 객체를 포함한 이미지로 이루어진 새 데이터셋을 생성하고, 이를 사용하여 객체 검출 모델을 훈련시켜야 했습니다. 이러한 과정은 시간과 비용이 많이 소모되는 문제점이 있습니다.

이러한 제한을 극복하기 위해 연구자들은 오픈 보캐블러리(open vocabulary) 모델을 개발하기 시작했습니다. 이미 언급했던 Grounding DYO는 제로 샷 객체 검출 모델로써 기존에 제시된 모델 중 가장 효과적인 모델 중 하나입니다. 사용법은 간단하게 모델에 원하는 클래스의 리스트를 제시하기만 하면 됩니다. 훈련 과정이 필요하지 않으며, 객체를 검출할 수 있습니다. 그러나 Grounding DYO의 단점은 속도입니다. 이미지 하나를 처리하는 데 약 1초가 걸렸습니다. 따라서 실시간 비디오 스트리밍 처리에는 적합하지 않았습니다.

그러나 YOLO World는 논문에 따르면 전용 하드웨어 GPU와 동등한 정확도를 유지하면서 이전 모델보다 20배 빠릅니다. 다음 섹션에서는 YOLO World 모델의 아키텍처에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다.