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 YOLO Introduction 사람은 어떤 이미지를 봤을때, 이미지 내부에 있는 Object들의 디테일을 한 눈에 파악할 수 있다. (Object가 무엇인지, 어디에 위치해있는지, 그들은 어떤 관계에 있는지 등) 적은 의식적 사고의 개입으로도 운전과 같은 복잡한 행위를 할 수 있는 이유도 여기에 있다. 허나, 근래의 R-CNN과 같은 detection system들은 복잡한 처리과정으로 인해 이러한 Human visual system을 모방하기에는 부족한 부분들을 보인다. (느린 속도, 최적화의 어려움) YOLO(You Only Look Once)는 이미지 내의 bounding box와 class probability를 single regression problem으로 간주하여, 이미지를 한 번 보는 것으로 object의 종류와 위치를 추측한다. 아래와 같이 single convolutional network를 통해 multiple bounding box에 대한 class probablility를 계산하는 방식이다. 기존의 object detection method와 비교했을 때, YOLO가 보여주는 상대적인 장점과 단점은 다음과 같다. 장점: 간단한 처리과정으로 속도가 매우 빠르다. 또한 기존의 다른 real-time detection system들과 비교할 때,2배 정도 높은 mAP를 보인다. Image 전체를 한 번에 바라보는 방식으로 class에 대한 맥락적 이해도가 높다. 이로인해 낮은 backgound error(False-Positive)를 보인다. Object에 대한 좀 더 일반화된 특징을 학습한다. 가령 natural image로 학습하고 이를 artwork에 테스트 했을때, 다른 Detection System들에 비해 훨씬 높은 성능을 보여준다. 단점: 상대적으로 낮은 정확도 (특히, 작은 object에 대해) 차후 실험결과를 통해 위와 같은 tradeoff들에 대해 좀 더 자세히 살펴보도록