YOLO(You Only Look Once)는 한 번의 순전파로 이미지 전체의 객체를 탐지하는 혁신적인 모델입니다. v1부터 v11까지의 발전 과정과 ONNX 변환, 실전 활용법을 소개합니다.
YOLO의 핵심 아이디어
기존의 R-CNN 계열이 두 단계(영역 제안 → 분류)로 탐지했다면, YOLO는 단일 CNN으로 한 번에 bounding box와 class를 예측합니다. 덕분에 실시간 처리(30+ FPS)가 가능합니다.
버전별 발전
v3는 다중 스케일 예측, v4·v5는 성능·편의성 향상, v7·v8은 Anchor-free 방식, v11은 최신 SOTA. Ultralytics의 YOLOv8/v11은 Python API가 간결해 입문자도 쉽게 사용 가능합니다.
ONNX 변환과 배포
학습된 PyTorch 모델을 ONNX로 변환하면 C#, C++, Web 등 다양한 환경에서 추론할 수 있습니다. ML.NET, OpenCV DNN, ONNX Runtime 모두 호환됩니다.