오늘은 Object Detection 분야에서 중요한 전환점을 만든 1-stage detector의 시초격 모델인 YOLO v1을 살펴보겠다. 기존의 R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN과 같은 모델들은 모두 2-stage detector 구조를 따랐다. 이들 모델은 먼저 객체가 존재할 가능성이 있는 영역을 제안한 뒤, 해당 영역에 대해 분류와 박스 회귀를 수행하는 두 단계의 과정을 거친다. Faster R-CNN은 RPN을 도입하여 이 과정을 CNN 기반으로 통합했지만, 여전히 제안 영역 생성과 최종 분류·회귀 단계가 구조적으로 분리되어 있었다. 반면 YOLO 모델은 객체가 존재할 영역 탐지와 분류를 하나의 단계로 통합한 1-stage detector이다. 입력 이미지를 한 번의 ..