[CV] One-Stage와 Two-Stage 차이

One-Stage와 Two-Stage는 객체 감지(object detection) 모델의 접근 방식에 대한 용어로 사용됩니다.

One-Stage Detectors

• One-Stage Detectors는 한 번의 단계로 객체의 경계 상자(bounding box)와 클래스 레이블(class label)을 직접적으로 예측하는 모델입니다.이러한 모델은 일반적으로 입력 이미지 전체에 대해 여러 위치와 스케일에서 밀집 그리드(grid) 또는 제안(proposal)를 사용합니다.
• 앵커(anchor) 또는 제안에 대해 동시에 분류(classification)와 회귀(regression) 작업을 수행하여 최종 감지 결과를 예측합니다.
• 대표적인 One-Stage Detectors로는 YOLO (You Only Look Once)와 SSD (Single Shot MultiBox Detector)가 있습니다.
• One-Stage Detectors는 구현이 간단하고 추론 속도가 빠르지만, Two-Stage Detectors에 비해 일부 정확도를 희생할 수 있습니다.

Two-Stage Detectors

• Two-Stage Detectors는 객체 감지를 위해 두 단계 과정을 거칩니다.
• 첫 번째 단계에서는 이미지 내의 관심 영역(region of interest)의 후보(region proposals) 세트를 생성합니다. 이 후보들은 이미지에서 주요한 객체가 있을 것으로 예상되는 잠재적인 영역입니다.
• 두 번째 단계에서는 이러한 후보 영역에 대해 실제 객체의 경계 상자와 클래스 레이블을 예측합니다.
• 대표적인 Two-Stage Detectors로는 R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network), Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN 등이 있습니다.
• Two-Stage Detectors는 보다 정확한 객체 감지를 제공할 수 있으며, 일반적으로 One-Stage Detectors보다 계산적으로 더 비싸지고 느릴 수 있습니다.

 

요약하자면, One-Stage Detectors는 단일 단계로 객체 감지를 수행하는 모델이며, Two-Stage Detectors는 두 단계로 객체 감지를 수행하는 모델입니다. Two-Stage Detectors는 One-Stage Detectors에 비해 일반적으로 더 높은 정확도를 제공하지만, 계산 비용이 더 크고 속도가 느릴 수 있습니다. 선택하는 모델은 주어진 문제의 요구사항에 따라 적절하게 결정되어야 합니다.