객체가 주어진 클래스에 속할 확률을 정확히 예측하는 것은 객체 탐지의 중요한 부분입니다. 이 항목은 클래스 예측의 정확도를 향상시키기 위해 사용됩니다. YOLO는 이러한 항목들을 통해 여러 가지 관점에서의 오차를 최소화하려고 시도하며 한 번에 학습 및 예측을 진행합니다. 위치, 사이즈, 신뢰도 및 클래스 확률에 대한 예측의 정확도를 높이는 것은 객체 탐지의 성능을 향상시키기 위해 중요합니다.

텐서플로를 활용한 YOLO 구현 실습

본격적으로 YOLO 객체 탐지를 구현하기 전에, 먼저 사용할 데이터 세트에 대한 이해와 준비가 필요합니다. 데이터 세트는 모델 학습의 기반이 되기 때문에 그 중요성은 말할 것도 없습니다. 이번 실습에서는 객체 탐지 연구의 대표적인 데이터 세트인 PASCAL VOC 2007을 사용하겠습니다.