초록
이 논문은 단일 단계(single-stage), 실시간 객체 탐지 기술에서의 중요한 진보인 YOLOv12의 아키텍처 분석을 제시한다. YOLOv12는 이전 모델들의 강점을 계승하면서도 핵심적인 개선 사항을 도입하여, 특징 추출 능력 향상, 효율성 강화, 그리고 강건한 탐지 성능을 실현하였다. 모델은 최적화된 백본(Backbone)인 R-ELAN, 7×7 분리형 합성곱(Convolution), 그리고 FlashAttention 기반의 영역 기반 주목력(Attention)을 통합하여 성능을 극대화하였다. 다양한 모델 버전을 제공함으로써 이전 모델들과 마찬가지로 지연 시간에 민감한 환경과 높은 정확도가 요구되는 응용 분야 모두에 유연한 확장 가능한 솔루션을 제공한다. 실험 결과는 평균 정밀도(mAP)와 추론 속도에서 일관된 성능 향상을 입증하였으며, 이는 자율 시스템, 보안 분야, 실시간 분석 등 다양한 응용 분야에서 YOLOv12가 매력적인 선택임을 보여준다. 계산 효율성과 성능 사이의 최적의 균형을 달성함으로써 YOLOv12는 실시간 컴퓨터 비전 분야에서 새로운 기준을 설정하였으며, 엣지 장치부터 고성능 클러스터에 이르기까지 다양한 하드웨어 플랫폼에서의 배포를 촉진한다.