이 세상 모든 물체를 검출할 수 있는 AI 기술을 만들 수 있을까요?: 물체 검출 기술의 과거, 현재, 그리고 미래 / if(kakao)2022
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AI 핵심 요약
기존 물체 검출기는 학습 때 정한 클래스만 찾을 수 있고, 여러 예측 상자 중복을 제거하는 후처리가 필요하다는 한계가 있었습니다. 발표에서는 헝가리안 매칭을 적용한 DETR과 멀티스케일 특징을 효율적으로 처리하는 Deformable DETR을 살펴보고, 중요한 토큰만 인코더에 전달하는 Sparse DETR로 계산량을 줄이는 방법을 소개했습니다. 이어 CLIP 텍스트 인코더의 임베딩을 분류 기준으로 활용해 텍스트 쿼리로 다양한 물체를 찾는 오픈 보캐뷸러리 검출기를 제시했으며, 제한된 계산량으로도 많은 클래스를 검출하는 결과를 보였습니다. 다만 우산을 든 사람이나 옷차림에 따른 검출처럼 아직 개선할 점이 있으며, CCTV 분석과 자연어 기반 이미지 검색 등이 활용 방향으로 제안됐습니다.
- DETR은 헝가리안 매칭으로 정답 물체마다 하나의 예측을 연결해 NMS 같은 후처리 의존도를 낮춥니다.
- Deformable DETR은 일부 위치에만 어텐션을 적용해 계산량을 줄이고, 멀티스케일 특징을 활용해 작은 물체 검출을 개선합니다.
- 물체가 있는 영역이 이미지 전체보다 작다는 점을 활용해 중요한 토큰만 인코더에 전달하면 연산을 절감할 수 있습니다.
- 분류 사전학습 대신 자기지도학습으로 얻은 특징을 초기값으로 사용하면 물체 검출과 같은 위치 추정 과제의 성능을 높일 수 있습니다.
- 오픈 보캐뷸러리 검출은 텍스트 임베딩을 분류 기준으로 삼아, 학습 때 고정된 클래스 목록에 없던 물체도 텍스트 쿼리로 찾도록 합니다.
소개
딥러닝 기반 물체 검출 기술의 과거, 현재 기술을 소개하고 물체 검출 기술이 나아가야 할 방향, 그리고 카카오브레인에서 개발하고 있는 물체 검출 기술에 대한 내용을 공유합니다. #Large-scale #ObjectDetection #MultiModal 카카오브레인 Large-Scale AI Studio의 Peter입니다. 딥러닝 기반 물체 검출 기술에 관심이 많고, large-scale AI 시대에는 기술이 어떻게 발전해야 하는지 고민하고 있습니다. 발표자료 보기 👉https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao22-15 if(kakao)2022에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com if(kakao)2022에 대한 문의는 👉 if@kakaocorp.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #기술 #개발 #ifkakao2022
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