객체 탐지는 이미지나 비디오에서 객체의 범주를 식별하고 동시에 객체의 위치를 파악하는 컴퓨터 비전 작업입니다. 이 기술은 객체 분류와 공간 위치 파악 기능을 결합하여 이미지에 "무엇이 있는지"뿐만 아니라 "어디에 있는지"까지 파악해야 합니다. 일반적으로 객체 범주, 경계 상자 또는 기타 공간 정보를 예측하여 시각적 장면을 구조적으로 이해하며, 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 기초 작업 중 하나입니다.

객체 탐지 기술의 발전은 이미지 분류, 객체 위치 파악, 전통적인 컴퓨터 비전 등 여러 분야의 오랜 연구를 기반으로 이루어졌습니다. 초기 방법들은 주로 슬라이딩 윈도우, 수동으로 설계된 특징(Haar 및 HOG 등), 그리고 여러 분류기의 조합을 이용하여 객체를 탐색했지만, 계산 효율성과 복잡한 장면에 대한 적응성에는 한계가 있었습니다. 딥러닝 기술의 발전과 함께 연구자들은 합성곱 신경망을 활용하여 시각적 특징을 자동으로 학습하기 시작했습니다. 2014년, 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스의 Ross Girshick 연구팀은 관련 논문을 발표했습니다... 정확한 객체 탐지 및 의미론적 분할을 위한 풍부한 특징 계층 구조 R-CNN 방법은 객체 탐지 작업에 심층 컨볼루션 특징을 도입하여 탐지 성능을 크게 향상시켰으며, 딥러닝 기반 객체 탐지 분야에서 중요한 대표 연구 중 하나로 자리매김했습니다.

현대 객체 탐지 시스템은 일반적으로 합성곱 신경망(CNN), 트랜스포머, 기본 컴퓨터 비전 모델과 같은 기술을 활용하여 이미지에서 객체를 분류하고 위치를 파악합니다. 탐지 방식에 따라 2단계 탐지 방식(예: Faster R-CNN)과 단일 단계 탐지 방식(예: YOLO, SSD)으로 분류되며, 자율 주행, 지능형 모니터링, 로봇 인식, 산업 검사, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 최근에는 탐지 패러다임 자체도 발전해 왔습니다. DETR로 대표되는 엔드투엔드 트랜스포머 탐지기는 앵커 박스 설계 및 비최대 억제와 같은 수동 후처리 단계를 없애주며, 개방형 어휘 탐지 방식과 컴퓨터 비전-언어 모델을 결합하여 학습 과정에서 학습되지 않은 객체 범주까지 식별할 수 있도록 함으로써 객체 탐지의 응용 범위를 더욱 확장하고 있습니다.