지금까지 객체 탐지의 two-stage detector로 분류되는 R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN에 대한 내용을 상세하게 살펴보았습니다. 이러한 모델들은 딥러닝을 기반으로 한 객체 탐지 분야에서 혁신적인 발전을 이끌어냈습니다. R-CNN과 그 후속 모델들은 이미지 내의 객체들을 더 빠르고, 더 정확하게 탐지하는 데 큰 도움을 주었습니다. 이러한 기술은 다양한 실제 세계 응용 분야에서 활용되고 있습니다.

하지만 객체 탐지 분야는 여기서 멈추지 않았습니다. two-stage detector는 높은 정확도를 제공하지만, 처리 속도 측면에서는 한계가 있었습니다. 이를 개선하기 위해 탄생한 것이 one-stage detector입니다.

다음 절에서는 이러한 one-stage detector에 대해 자세히 알아보겠습니다. one-stage detector는 처리 속도를 중시하면서도 탐지 정확도를 유지하려는 노력의 결과물로, 실시간 객체 탐지와 같은 응용 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 이를 통해 객체 탐지의 다양한 방법론과 그 발전 과정에 대해 더욱 깊게 이해할 수 있을 것입니다.