DETR2 RF-DETR 알고리즘 심층 분석 및 DETR, D-FINE과의 비교 RF-DETR (Region-Focused DETR)은 2025년 4월에 발표된 최신 객체 탐지 알고리즘으로, 기존의 DETR (DEtection TRansformer) 구조가 갖는 느린 수렴 속도와 지역 정보 부족 문제를 해결하고자 고안되었습니다. 본 기술 블로그에서는 RF-DETR의 주요 기여점과 아키텍처를 상세히 분석하고, DETR 및 최신 개선 모델인 D-FINE과의 차이를 심도 있게 비교합니다. 또한 성능 평가 결과를 기반으로 실제 적용 가능성과 효율성 측면에서의 장단점을 정리합니다.DETR의 한계점DETR은 객체 탐지를 위해 Transformer 구조를 도입함으로써 앵커 박스와 NMS(Non-Maximum Suppression) 없이 end-to-end 학습이 가능하도록 만든 혁신적인 구조입니.. 2025. 5. 6. D-FINE: 객체 탐지의 새 지평을 여는 DETR 기반 알고리즘 D-FINE은 기존 Transformer 기반 객체 탐지 모델(DETR 계열)들이 겪던 경계 상자 회귀와 느린 수렴 문제를 해결하고자 개발된 최신 알고리즘입니다. 이 글에서는 D-FINE의 핵심 메커니즘인 FDR (Fine-grained Distribution Refinement)과 GO-LSD (Global Optimal Localization Self-Distillation)을 중심으로, 그 구조와 기술적 기여, 성능 비교, 그리고 YOLOv12와의 차별성을 자세히 분석합니다.1. D-FINE의 등장 배경과 문제의식DETR(Detection Transformer)은 객체 탐지에서 앵커와 NMS를 제거한 획기적인 모델로 각광받았으나, 실전 적용에는 몇 가지 약점이 있었습니다. 대표적으로:수렴 속도가 매.. 2025. 5. 6. 이전 1 다음
