AI 2026.05.05 · 12 min
Advanced Object Detection Deep Dive · 1
Object Detection의 수학적 뼈대 — 왜 출력이 집합인가
가변 크기 집합 출력이라는 정의 하나가 IoU loss 진화, mAP 계산 방식, NMS 알고리즘, 그리고 DETR의 set prediction까지 모두 도출하는 과정을 추적한다.
tag
#object-detection
총 7개의 글
AI 2026.05.03 · 12 min
Advanced Object Detection Deep Dive · 2
R-CNN에서 Mask R-CNN까지 — 두 단계 검출기의 진화
Region proposal의 병목부터 sub-pixel 정렬 오차까지, two-stage detector 5세대의 설계 결정과 그 연쇄적 해결 과정을 추적한다.
AI 2026.05.03 · 15 min
Advanced Object Detection Deep Dive · 3
One-Stage Detector는 어떻게 두 단계를 하나로 녹였나
YOLOv1의 grid prediction부터 Focal Loss, modern YOLO, RT-DETR까지 — one-stage detection의 핵심 설계 결정과 그 trade-off를 추적한다.
AI 2026.05.03 · 12 min
Advanced Object Detection Deep Dive · 4
Anchor-Free Detection은 무엇을 해방시켰는가
Anchor의 6가지 설계 부담부터 FCOS의 per-pixel regression, CenterNet의 keypoint 환원, CornerNet의 pair matching까지 — anchor-free paradigm shift의 동기와 귀결을 추적한다.
AI 2026.05.03 · 11 min
Advanced Object Detection Deep Dive · 5
DETR은 왜 NMS 없이 작동하는가
End-to-end set prediction 아이디어부터 Hungarian matching의 수학적 근거, slow convergence의 원인과 DINO·RT-DETR의 해결까지, DETR 계열 detection의 설계 철학을 추적한다.
AI 2026.05.03 · 11 min
Advanced Object Detection Deep Dive · 6
COCO mAP 너머 — Detection Benchmark의 한계와 진화
COCO의 mAP@[.5:.95]가 detection의 표준이 된 이유부터 LVIS long-tail, open-vocabulary, domain adaptation까지, closed-set 가정이 무너지는 과정을 추적한다.
AI 2026.05.03 · 18 min
Advanced Object Detection Deep Dive · 7
Video에서 Foundation까지 — 객체 인식의 확장 경계
단일 프레임 탐지의 시간적 한계부터 3D 공간 추론, 통합 분할, 그리고 프롬프트 기반 Foundation Model까지 — 객체 인식 파이프라인이 어떻게 진화하는지 추적한다.