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초록

객체 감지는 이미지나 비디오 프레임 내에서 물체를 식별하고 정확하게 위치를 파악하는 데 중점을 둔 컴퓨터 비전의 중요한 연구 분야이다. YOLO(You Only Look Once)와 같은 객체 감지 알고리즘은 객체 위치를 나타내기 위해 전통적으로 계산 효율성이 높은 직사각형 경계 상자를 사용한다. 그러나 실제 객체는 다양한 모양과 크기로 나타나며 특히 원형 물체의 경우 직사각형 경계 상자는 불필요한 배경 정보가 포함되어 감지 정확도가 저하될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 물체의 형태적 특성을 더 정확하게 반영하기 위해 직사각형과 원형 경계 상자를 모두 포함하는 향상된 YOLO 네트워크를 제안한다. 물체 모양에 따라 최적의 경계 상자를 선택함으로써 객체 감지 효율성을 높이고 전통적인 시스템의 한계를 극복하는 것을 목표로 한다. 따라서 제안된 네트워크는 객체를 보다 정확하고 효율적으로 감지하고 여러 애플리케이션이나 시스템에 적용할 것으로 기대된다.

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