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선생님 고해상도 이미지 분류 전처리 및 딥러닝 방법에 대해서 질문이 있습니다!
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안녕하세요 선생님 데이터셋 중 데이터셋 5M 정도 되는 사이즈의 큰 해상도를 가진 이미지를 분류할 때 가장 좋은 최신기술을 알 수 있을까요?
이미지가 어느 정도 가운데에 위치해 있다면, crop 한 후 resize 한 후 좋은 SOTA 모델에 넣어서 예측하는 것이 가장 좋을까요?
아니면 더 좋은 고해상도 처리 분류 문제가 있을까요?
답변 1
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권 철민
지식공유자
안녕하십니까,
고해상도 이미지는 당연히 예측 성능을 높이지만, 제가 알고 있는 수준으로 고해상도 이미지에만 특별히 성능이 좋아지는 모델은 없는 걸로 알고 있습니다.
예상하신 대로 SOTA 모델을 그냥 적용해 보시면 좋을 것 같습니다.
그리고 핵심 Object가 이미지의 중앙에 있다면 가운데를 중심으로 Crop후 Resize를 어느 정도 비율로 유지해 주시면 좀 더 좋은 성능이 될 것 같습니다(이미지가 워낙 선명하기 때문에 성능향상은 아주 조금 일것 같습니다만). 다만 강의에서는 말씀드렸지만 Crop을 사용할 때는 crop 시 해당하는 오브젝트가 전체 이미지에서 잘려 나가거나, 일부만 확대되지 않도록 유의해야 합니다. 해당 경우가 많을 경우에는 오히려 성능이 저하됩니다.
감사합니다.