YOLOv8에서 TTA(Test-Time Augmentation)를 활용한 객체 검출 정밀도 개선 방법
객체 검출(Object Detection) 모델을 실제 환경에 배포하다 보면, 표준 데이터셋에서는 높은 성능을 보이던 모델이 조도가 낮거나, 객체가 작거나, 일부가 가려진 상황에서 정확도가 급격히 떨어지는 현상을 자주 목격하게 됩니다. 이러한 성능 저하를 해결하기 위해 모델을 처음부터 다시 학습시키는 것은 막대한 시간과 비용이 소요됩니다. 이때 모델의 구조를 변경하지 ...
8월 4일 07:25에 게시됨
YOLOv11에 GSConv 통합을 통한 경량화 및 성능 향상
서론
본 문서는 YOLOv11 아키텍처 내 기존 컨볼루션 블록을 보다 효율적인 구조로 대체함으로써 모델의 속도와 정확도를 동시에 개선하는 방법을 다룹니다. 특히, 표준 컨볼루션과 깊이별 분리형 컨볼루션을 혼합하여 사용하는 GSConv 모듈을 활용한 경량화 전략을 실습 중심으로 설명합니다.
기본 네트워크인 YOLOv11은 높은 정밀도를 제공하지만, 일부 층에서 계산 비용 ...
7월 20일 03:34에 게시됨