[DL] YOLOv12 주요 변경점 및 YOLOv11과의 차이점, 코드

0. 개요YOLOv12는 기존 YOLOv11의 효율성과 속도를 유지하면서도, Attention 중심의 새로운 아키텍처와 Residual ELAN (R-ELAN) 백본, 그리고 FlashAttention 기술을 도입하여 성능(accuracy) 면에서 큰 개선을 이루었다. 특히, 넓은 영역의 정보를 효과적으로 반영하는 Area Attention (A2) 모듈이 도입되어 복잡한 장면이나 작은 객체 검출에 탁월한 성능을 보인다.1. 문제점 파악기존 YOLO 모델들은 빠른 실시간 객체 검출에 강점을 두었으나,복잡한 배경이나 작은 객체 검출 시 정확도에서 한계를 보였다.CNN 기반 구조는 긴 범위의 상관관계를 포착하는 데 제약이 있었다.따라서 실시간성을 유지하면서도 더 높은 정확도를 달성할 수 있는 새로운 아키텍처..