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inferece를 할 때 config가 필요한 이유는 무엇인가?
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pretrained 모델을 기반으로 해서 이미지를 돌릴 때
모델을 만들 때, 왜 config가 필요한지 헷갈려서 문의드립니다.
제가 이해한 내용으로는 pretrained 모델이란 결국 네트워크의 각 weight에 대한 데이터의 집합이기 때문에 config를 통해서 해당 구조에 대한 정보를 입력하지 않으면 전체 모델을 설계 할 수 없기 때문에 그런 것으로 이해하면 될지 아니면 다른 의미가 있는 것인지 알고 싶어 문의드립니다.
기초적인 질문을 해서 죄송합니다.
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권 철민
지식공유자
안녕하십니까,
일반적으로 config는 학습에 관한 많은 설정을 가지고 있습니다.
하지만 그 외에도 config는 inference에 참조할 만한 여러 설정이 있습니다. 예를 들어 NMS Filtering을 inference시에 수행할 때 confidence threshold, nms threshold등에 대한 값을 가지고 있습니다.
또한 inference 수행할 이미지를 network 크기에 맞춰서 어떻게 resize, augmentation등을 적용할 것인지에 대한 설정등도 가지고 있습니다.
때문에 inference시에도 config가 필요합니다.