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모델에 대하여 질문이 있습니다.
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Dog image classification을 하는데
모델을 Xception과 EfficientNet b0, b1 으로 예시를
보여주셨는데요.
VGG, ResNet, Inception, MobileNet, DenseNet, NASNetMobile 의 다른모델들도 있는데
Xception 과 EfficientNet b0, b1 을 개 이미지 사진 분류에 사용하신 이유가 있으시면 좀 알려주셨으면 합니다.
그리고 EfficientNet 모델 종류가 b0~b7 까지 있더라구요.
차이점이 어떻게 되는지요?
수업 잘듣고 있습니다.
감사합니다!
퀴즈
Stanford Dog Breed 데이터셋의 주요 특징 중 모델의 분류 성능에 어려움을 주는 것은 무엇일까요?
이미지 해상도가 지나치게 높아요.
클래스당 이미지 수가 적고 비슷한 품종이 많아요.
모든 이미지가 동일한 배경에서 촬영되었어요.
데이터셋 크기가 너무 커서 메모리 부족을 야기해요.
답변 1
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권 철민
지식공유자
안녕하십니까,
특별한 이유는 없습니다. 모든 모델을 다 적용해 볼수도 없고, 앞에서 Xception과 EfficientNet 모델에 대해서 많은 설명을 드렸기 때문입니다. 실제로 성능도 좋고요.
efficientnet b0와 b7의 차이는 강의에서도 말씀드리고 있지만 모델의 깊이/너비/이미지크기에 대한 스케일 factor가 모두 다릅니다.
자세한 내용은 efficientnet 모델 설명 강의에서 확인하실수 있습니다.
감사합니다.