이 리뷰는 오직 학습과 참고 목적으로 작성되었으며, 해당 논문을 통해 얻은 통찰력과 지식을 공유하고자 하는 의도에서 작성된 것입니다. 본 리뷰를 통해 수익을 창출하는 것이 아니라, 제 학습과 연구를 위한 공부의 일환으로 작성되었음을 미리 알려드립니다. 이 논문은 CNN모델의 기초인 LeNet 탄생 후 14년만에 나온 후속 모델로 Alex가 만들어서 AlexNet이라고 부르며  CV의 영역을 딥러닝으로 끌어온 최초의 모델이자 논문으로 볼 수 있어 리뷰하게 되었다. 리뷰를 하면서 알게되었는데 Object Detection에서 지금까지도 사용되 Dropout과 Augmentation의 개념이 처음 등장한 논문이기도 하다고 한다.더보기https://proceedings.neurips.cc/paper_files/..

라즈베리파이와 안드로이드 어플리케이션에서 서버에 요청하고 객체탐지 연산 결과를 수행하여 다시 모바일 어플리케이션으로 보내주는 방식으로 서버를 구축 해보려고 한다. 2025.01.22 - [CV/프로젝트] - [Raspberry Pi] 라즈베리파이에서 YOLO11 Pose 써보기 [Raspberry Pi] 라즈베리파이에서 YOLO11 Pose 써보기모바일 어플리케이션 서비스를 준비하는데 USB 카메라를 통해 라즈베리파이에서 자체 연산을 통해 자세 추정을 할 수 있는지 사용해 보았다. 이 포스팅은 이전글에서 원격 접속 세팅과 OpenCV를c0mputermaster.tistory.com 모바일 장치를 이용해 자세 추정을 통해 실내 스포츠 보조 서비스를 구현하려고 하는데 이전 포스트에서 Raspberry PI ..

이 리뷰는 오직 학습과 참고 목적으로 작성되었으며, 해당 논문을 통해 얻은 통찰력과 지식을 공유하고자 하는 의도에서 작성된 것입니다. 본 리뷰를 통해 수익을 창출하는 것이 아니라, 제 학습과 연구를 위한 공부의 일환으로 작성되었음을 미리 알려드립니다. 이 논문은 YOLO의 초기 모델로 기존 RCNN 모델에서  Region proposal과정과 Classification 과정이 나누어져있는 2-Stage Detector 와는 다르게. 두가지 과정을 합쳐서 1-Stage Detector의 형태로 Region proposal과정과 Classification 과정이 동시에 이루어 Object Detection 분야에서 혁신을 준 YOLO 모델을 다룬다. 이 글은 이전 포스팅에 이어지고 이번 포스팅에는 논문을 정..

이 리뷰는 오직 학습과 참고 목적으로 작성되었으며, 해당 논문을 통해 얻은 통찰력과 지식을 공유하고자 하는 의도에서 작성된 것입니다. 본 리뷰를 통해 수익을 창출하는 것이 아니라, 제 학습과 연구를 위한 공부의 일환으로 작성되었음을 미리 알려드립니다. 이 논문은 YOLO의 초기 모델로 기존 RCNN 모델에서  Region proposal과정과 Classification 과정이 나누어져있는 2-Stage Detector 와는 다르게. 두가지 과정을 합쳐서 1-Stage Detector의 형태로 Region proposal과정과 Classification 과정이 동시에 이루어 Object Detection 분야에서 혁신을 준 YOLO 모델을 다룬다.더보기J. Redmon, S. Divvala, R. Girs..

모바일 어플리케이션 서비스를 준비하는데 USB 카메라를 통해 라즈베리파이에서 자체 연산을 통해 자세 추정을 할 수 있는지 사용해 보았다. 이 포스팅은 이전글에서 원격 접속 세팅과 OpenCV를 설치한 라즈베리파이 환경과 세팅한 가상환경에서 실시한다.2025.01.21 - [CV/프로젝트] - [Raspberry Pi] 원격 접속 세팅과 실시간 USB CAM 사용 [Raspberry Pi] 원격 접속 세팅과 실시간 USB CAM 사용모바일 어플리케이션 서비스를 준비하는데 카메라와 간단한 연산은 라즈베리파이를 이용해서 서버로 보내볼 생각이라 Putty를 통한 접속과 USB 캠을 사용하여 보았다. 라즈베리파이  window 64 OSc0mputermaster.tistory.com 우선 다음 ultralytic..

모바일 어플리케이션 서비스를 준비하는데 카메라와 간단한 연산은 라즈베리파이를 이용해서 서버로 보내볼 생각이라 Putty를 통한 접속과 USB 캠을 사용하여 보았다. 라즈베리파이  window 64 OS를 사용하였고 기본 세팅은 다음 포스트를 참고하였다.https://velog.io/@easyhyun00/%EB%9D%BC%EC%A6%88%EB%B2%A0%EB%A6%AC%ED%8C%8C%EC%9D%B4-OS-%EC%84%A4%EC%B9%98-%EC%9B%90%EA%B2%A9-%EC%A0%91%EC%86%8DVNC-Viewer [라즈베리파이] OS 설치, 원격 접속(VNC Viewer)라즈베리파이 OS 설치, 원격 접속velog.io wpa_supplicant.confctrl_interface=DIR=/var..

이 리뷰는 오직 학습과 참고 목적으로 작성되었으며, 해당 논문을 통해 얻은 통찰력과 지식을 공유하고자 하는 의도에서 작성된 것입니다. 본 리뷰를 통해 수익을 창출하는 것이 아니라, 제 학습과 연구를 위한 공부의 일환으로 작성되었음을 미리 알려드립니다. 이 논문은 2024년 IEEE에 게제된 논문으로 CNN이 어떻게 산업에 사용되고 사용되어지고 있는지를 보여주는 논문이였으며, 향후 앞으로 나의 연구에 도움이 될만한 부분이 많아 보여 리뷰하게 되었다.더보기R. Khanam, M. Hussain, R. Hill and P. Allen, "A Comprehensive Review of Convolutional Neural Networks for Defect Detection in Industrial Applic..

YOLO 개요YOLO(You Only Look Once) 모델은 객체 탐지(Object Detection) 분야에서 큰 혁신을 일으킨 모델로, 빠르고 정확한 성능 덕분에 많은 분야에서 활발히 사용되고 있습니다. 객체 탐지는 이미지나 영상 내에서 특정 객체를 식별하고 위치를 파악하는 작업으로, 자율 주행, 보안 시스템, 로봇 비전 등에서 필수적인 기술로 자리 잡았습니다.  YOLO 알고리즘의 탄생은 컴퓨터 비전과 객체 탐지 분야에서 중요한 변화를 가져왔습니다. YOLO는 2015년경 개발되었으며, 당시의 기술적 배경과 발전을 이해하면 이 알고리즘의 혁신적인 접근 방식과 그 중요성을 잘 알 수 있습니다. 오늘은 이 모델의 발전과 각 모델별 주요 특징을 살펴보려고 합니다. 이전에 yolo에 대한 리뷰 논문도 ..