적절한 딥러닝 모델을 결정하는 방법 | 문제의 난이도, 컴퓨팅 리소스, 실시간성, 작업별 요구사항, pre-trained model, 해석/설명 가능성
컴퓨터비전과 AI 분야는 다양한 task에 대한 논문과 코드들이 공개되어 있기에 딥러닝 알고리즘을 사용하는 것은 큰 어려움이 없다. 하지만 문제는 수많은 딥러닝 알고리즘 중에 어떤 것을 사용해야 하냐는 것이다. 물론 최신 알고리즘이 우수한 성능을 가지겠지만, 해당 연구가 초점을 맞추는 것에 따라 알고리즘의 장단점이 서로 달라진다. 정확도, 실시간성(속도), 경량화, 학습 데이터, 학습 방법, 사용성 등 다양한 부분에 초점을 맞춘 연구들이 존재한다. 때문에 우리는 우리가 풀어야할 문제의 특성을 파악하고 그에 적합한 딥러닝 알고리즘을 찾는 것이 중요하다. 이 포스팅에서는 컴퓨터비전 애플리케이션을 위한 딥러닝 알고리즘 선택에 영향을 미치는 요인을 살펴보려 한다. 문제의 난이도 문제의 난이도는 적절한 딥러닝 알..
2023. 6. 29.
