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YOLO (You Only Look Once)

I. 인공신경방 빠른 객체 탐색, YOLO 개념 필요성 빠른 속도로 객체 탐색 위해 그리드 Bounding box를 통해 최적 객체 탐색 및 분류하는 딥러닝 기반 Fast 객체 탐색 – RCNN의 느린 속도 개선 – 전체 이미지 기반 맥락이해 – Object의 일반화 특징학습   II. YOLO의 객체 탐색/분류 절차 및 구현 기술 가. YOLO 기반 객체 탐색/분류

RCNN (Region-based CNN)

I. 영상 내 사물 인식, R-CNN(Region-based CNN) 입력 영상 내 사물 인식을 위해 사물의 영역 탐지 및 사물 특징 추출, 분류 CNN 기반 신경망 알고리즘   II. R-CNN의 구성도 및 구성요소 가. R-CNN의 구성도 ① 이미지 입력 ② 2000개 정도 Region Proposal 추출(Selective Search) ③ Cropping(자르기), Warping(크기 동일화), Feature 추출 ④ 각 Region Proposal Feature

CNN (Convolutional Neural Network)

I. 2차원 이미지 분석, CNN 가. CNN의 개념 Convolution, Pooling, Fully Connected layer를 통해 특징 추출, 차원 축소하여 이미지를 분류, 인식하는 신경망 알고리즘 나. CNN의 특징 ReLU – Rectified Linear Unit 활성화 함수 – Gradient Vanishing 문제 해결 Dropout – 인공 신경망의 Overfitting 방지 위해 특정 뉴런 미동작 학습 수행 Bigdata – 과적합(Overfitting) 문제 해결