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객체 탐지 개론: 1-stage vs 2-stage, YOLO의 위치
Day 3: YOLO 객체 탐지
객체 탐지 개론: 1-stage vs 2-stage, YOLO의 위치
비전 AI — 제조 외관검사 시스템 > Day 3: YOLO 객체 탐지
학습 목표
분류(Classification)와 탐지(Detection)의 차이를 이해한다 1-stage와 2-stage 탐지기의 구조적 차이를 파악한다 YOLO가 제조 실시간 검사에 적합한 이유를 설명할 수 있다
분류 vs 탐지
Day 2에서는 분류: "이 이미지가 불량인가?" Day 3에서는 탐지: "불량이 어디에 있는가?"
차이
[분류 (Classification)]
입력: 이미지 전체
출력: 클래스 1개
"이 이미지는 스크래치입니다" (신뢰도 95%)
[탐지 (Detection)]
입력: 이미지 전체
출력: 바운딩 박스 + 클래스 (여러 개 가능)
"좌상단(x=50, y=30, w=80, h=20)에 스크래치 (92%)"
"중앙(x=200, y=180, w=30, h=30)에 이물질 (87%)"2-Stage Detector
[2-Stage: Faster R-CNN]
Stage 1: Region Proposal (영역 제안)
이미지 → CNN → 후보 영역 ~2000개 생성
Stage 2: Classification (분류)
각 후보 영역을 개별 분류
장점: 높은 정확도
단점: 느림 (5~15 FPS)1-Stage Detector
[1-Stage: YOLO (You Only Look Once)]
이미지 → CNN → 그리드 분할 → 각 셀에서 동시에
(한 번에!) 바운딩 박스 + 클래스 예측
장점: 매우 빠름 (30~100+ FPS)
단점: 작은 물체 약간 약함 (최신 버전에서 개선)YOLO 버전 역사
| 버전 | 연도 | 특징 | mAP | FPS |
|---|---|---|---|---|
| YOLOv1 | 2016 | 최초 제안 | 63.4 | 45 |
| YOLOv3 | 2018 | 멀티스케일 | 57.9 | 30 |
| YOLOv5 | 2020 | PyTorch, 사용 편의 | 68.9 | 140 |
| YOLOv8 | 2023 | 안정적 | 72.3 | 160 |
| YOLO11 | 2024 | Ultralytics, SOTA | 73.5 | 170 |
YOLO11 추천 이유: 최신 Ultralytics 기본 모델, YOLOv8과 동일 API, 성능 향상
제조에서 YOLO의 활용
[YOLO가 필요한 제조 상황]
1. PCB 검사: 여러 납땜 불량 위치 동시 검출
2. 강판 검사: 긴 강판 위 여러 결함 위치 표시
3. 조립 검사: 부품 누락 위치 식별
4. 용접 검사: 비드 결함 위치와 길이 측정
분류만으로는 부족한 이유:
"불량입니다" → 어디가? 얼마나? 몇 개?
YOLO: "(x1,y1)에 스크래치 8mm, (x2,y2)에 이물질 3mm"
→ 정확한 위치와 크기 정보 제공AI로 학습하기 — 꿀팁
🧪1-stage vs 2-stage 탐지기 제조 적용 트레이드오프AI 학습 팁
1-stage(YOLO)와 2-stage(Faster R-CNN) 탐지기의 구조적 차이가 제조 현장의 속도-정확도 트레이드오프에 어떻게 영향을 주는지 구체화한다.
자동차 프레임 용접 불량을 실시간으로 탐지하는 시스템을 설계 중이다. 1-stage 탐지기(YOLO v8)와 2-stage 탐지기(Faster R-CNN)의 구조적 차이가 다음 제조 제약에 어떻게 영향을 미치는지 분석해줘: 1) 컨베이어 벨트 속도 2m/s에서 300ms 이내 탐지 완료 요구사항 충족 여부, 2) 용접 비드(5mm 미만 소형 결함) 탐지 정확도(Precision/Recall), 3) 조명 변화(용접 플래시, 그림자)에 대한 강건성, 4) 신규 불량 유형 추가 시 재학습 비용. 각 제약에 대해 두 방식의 성능을 정량적으로 비교하고, 이 시나리오에서 최종 추천 아키텍처와 이유를 설명해줘.
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핵심 포인트
- • 분류는 이미지 전체를 하나의 클래스로 판정, 탐지는 위치까지 특정
- • YOLO는 1-stage 탐지기로 실시간 검사(30+ FPS)에 적합
- • YOLO11은 최신 Ultralytics 기본 모델로 성능/속도/사용성 모두 우수하여 제조에 추천
- • 제조에서는 '어디에 불량이 있는가'가 핵심 정보