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특히 이미지넷(ImageNet)으로 알려진 데이터베이스 구축과 함께 객체 분류 및 검출을 위한 대규모 데이터셋을 공개하고 평가하는 ILSVRC 대회가 진행되면서 기술의 발전에 크게 기여했다. 또한, 딥러닝(Deep Learning) 기술의 적용을 통한 객체 분류 및 검출 성능의 발전은 기존 성능을 개선하며 새로운 발전 가능성을 제시하였고, 현재까지 지속적인 발전을 계속하고 있다. 본 동향 분석에서는 객체 분류 및 검출에 대한 기술 발전 과정을 ILSVRC 대회의 연차별 주요 성과와 제안된 알고리즘을 중심으로 살펴보고, 객체 분류 및 검출 최근 기술 동향과 발전 방향을 검토하고자 한다.
출처 - 한국전자통신연구원
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