다중 객체 인식(Multiple Object Detection)

다중 객체 인식(Multiple Object Detection)에 적합한 대표적인 알고리즘은 다음과 같다.

1. YOLO (You Only Look Once) 시리즈

• 실시간 객체 인식에 적합
• 속도가 빠르고 정확도도 높음
• 최신 버전(YOLOv8 등)은 트랜스포머 기반 기법과 결합됨

2. Faster R-CNN

• 높은 정확도를 제공하는 대표적인 객체 탐지 알고리즘
• Region Proposal Network(RPN)를 활용하여 후보 영역을 생성한 후, CNN을 통해 객체를 분류
• 실시간성은 다소 부족하지만, 정밀한 탐지가 필요할 때 유리함

3. SSD (Single Shot MultiBox Detector)

• YOLO와 유사한 단일 패스(single-pass) 방식
• 다양한 크기의 객체를 인식하는 데 강점이 있음
• YOLO보다는 느리지만 Faster R-CNN보다는 빠름

4. EfficientDet

• Google Brain에서 개발한 EfficientNet을 기반으로 한 객체 탐지 모델
• 성능(정확도) 대비 연산량이 최적화되어 경량화된 환경에서 사용하기 좋음

5. DETR (DEtection TRansformer)

• 트랜스포머를 활용한 객체 탐지 모델
• CNN 기반 모델보다 연산량이 많지만, 복잡한 장면에서 더 효과적
• 다중 객체 관계 이해 및 정확한 탐지 가능

6. Vision Transformer 기반 모델 (DINO, Swin Transformer 등)

• 트랜스포머 기반 모델로, 객체 탐지뿐만 아니라 객체 간의 관계도 잘 이해함
• 대량의 데이터를 필요로 하지만, 최첨단 성능을 기록하는 경우가 많음

어떤 알고리즘이 적합한지는 사용 목적(실시간 vs. 고정밀), 환경(GPU 사용 가능 여부), 객체 크기 등에 따라 달라진다.