if(life){code();}

YOLO(You Only Look Once) 이미지에서 객체의 위치와 클래스를 한 번에 예측하는 고속 객체 탐지 모델 한 번에 예측: 이미지를 격자(Grid)로 나누고, 각 영역에서 객체 유무와 위치를 동시에 예측실시간 가능: 빠른 처리 속도로 영상 스트리밍에 활용 가능다중 객체 인식: 하나의 이미지에서 여러 객체를 동시에 탐지 가능 YOLOv8 Ultralytics에서 제공하는 객체 탐지(Object Detection) 분야에서 실시간 처리와 높은 정확도를 모두 갖춘 최신 딥러닝 모델 보안, 스마트 팩토리, 자율 주행 등 다양한 실시간 컴퓨터 비전 시스템에 유용  Ultralytics YOLOv8을 활용한 이미지 및 실시간 객체 탐지 환경 설정 YOLOv8 설치pip install ultralytics..

CNN 기반 이미지 분류 주요 CNN 아키텍처ResNet(Residual Network)VGGInception (GoogLeNet) ResNet (Residual Network) 깊은 신경망에서 발생하는 기울기 소실 문제(Gradient Vanishing를 해결하기 위해 잔차 연결(Residual Connection) 도입) y = F(x) + x → 입력을 직접 다음 층에 더해주는 구조 대표 모델: ResNet-18, ResNet-50, ResNet-101, ResNet-152   VGG 필터 크기를 3x3으로 고정해 단순하고 일관된 구조를 갖춤깊이가 깊어질수록 파라미터 수는 많지만 구조적 이해가 쉬움 대표 모델: VCG16, VCG19 Inception (GoogLeNet) 다양한 크기의 필터(1x1..