[DL] YOLO 모델들 주요 특징 정리 (v1 부터 v12까지)
YOLO는 2016년 YOLOv1부터 시작하여, 매 버전마다 새로운 기술과 혁신을 도입해왔다. 아래 표는 YOLOv1부터 YOLOv12까지의 주요 특징을 정리한 것이다. 버전 (연도) 주요 특징 참고 문헌 YOLOv1 (2016)단일 단계 객체 검출기를 도입한다. 이미지 그리드를 분할한 후 바운딩 박스와 클래스 확률을 한 번에 예측한다 (실시간 45 FPS이다).Redmon et al., CVPR 2016YOLOv2 (2017)앵커 박스를 도입하고 멀티 스케일 학습을 수행하며, YOLO9000을 발표한다. 배치 정규화와 높은 해상도 입력을 통해 정확도를 향상시킨다.Redmon & Farhadi, CVPR 2017YOLOv3 (2018)더 깊은 Darknet-53 백본을 사용하며, 3 스케일 예측 및 ..