귀퉁이 서재

본 글은 YOLO 논문 전체를 번역 및 설명해놓은 글입니다. 크게 중요하지 않은 부분을 제외하고는 대부분의 글을 번역했고 필요하다면 부가적인 설명도 추가했습니다. 내용이 긴 섹션 끝에는 요약도 추가했습니다. 번역이 이상하다거나 틀린 내용이 있다면 피드백 부탁드립니다. Abstract YOLO 연구진은 객체 검출(object detection)에 새로운 접근방식을 적용했습니다. 기존의 multi-task 문제를 하나의 회귀(regression) 문제로 재정의했습니다. YOLO는 이미지 전체에 대해서 하나의 신경망(a single neural network)이 한 번의 계산만으로 bounding box와 클래스 확률(class probability)을 예측합니다. -> bounding box란 객체의 위치를..