EfficientNet 아키텍처와 복합 스케일링의 마법을 이해하세요! 최고의 이미지 분류 및 분할 효율성을 위해 EfficientNet B0-B7을 살펴보세요.
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EfficientNet 아키텍처와 복합 스케일링의 마법을 이해하세요! 최고의 이미지 분류 및 분할 효율성을 위해 EfficientNet B0-B7을 살펴보세요.
2019년, Google AI의 연구원들은 이미지에서 객체와 패턴을 인식하도록 구축된 최첨단 컴퓨터 비전 모델인 EfficientNet을 소개했습니다. 이는 주로 이미지를 여러 사전 정의된 범주 중 하나에 할당하는 이미지 분류를 위해 설계되었습니다. 그러나 오늘날 EfficientNet은 객체 탐지, 분할 및 전이 학습과 같은 더 복잡한 작업의 백본 역할도 합니다.
EfficientNet 이전에는 이러한 머신 러닝 및 Vision AI 모델이 레이어를 추가하거나 레이어 크기를 늘려 정확도를 향상시키려고 했습니다. 레이어는 패턴을 학습하고 정확도를 향상시키기 위해 데이터를 처리하는 신경망 모델(인간 두뇌에서 영감을 받은 딥 러닝 모델의 한 유형)의 단계입니다.
이러한 변화는 기존 AI 모델을 더 크고 느리게 만드는 반면, 추가적인 정확도는 필요한 컴퓨팅 성능의 상당한 증가에 비해 종종 최소화되는 상충 관계를 만들었습니다.
EfficientNet은 다른 접근 방식을 취했습니다. 깊이(레이어 수), 너비(각 레이어의 유닛 수) 및 이미지 해상도(입력 이미지의 세부 수준)를 균형 잡힌 방식으로 함께 증가시켰습니다. 컴파운드 스케일링이라고 하는 이 방법은 사용 가능한 모든 처리 능력을 안정적으로 사용합니다. 최종 결과는 ResNet 또는 DenseNet과 같은 이전 모델보다 성능이 뛰어난 더 작고 빠른 모델입니다.
오늘날, Ultralytics YOLO11과 같은 최신 컴퓨터 비전 모델은 더 높은 정확도, 속도 및 효율성을 제공합니다. 그럼에도 불구하고 EfficientNet은 많은 고급 아키텍처 설계에 영향을 미친 중요한 이정표로 남아 있습니다.
이 기사에서는 EfficientNet이 어떻게 작동하는지, 무엇이 독특한지, 그리고 컴퓨터 비전에서 여전히 중요한 이유를 5분 안에 분석해 보겠습니다. 시작해 보겠습니다!
EfficientNet이 설계되기 전에는 대부분의 이미지 인식 모델이 레이어를 조정하거나 입력 이미지 크기를 늘려 더 많은 디테일을 포착함으로써 정확도를 향상시켰습니다. 이러한 전략은 결과를 개선했지만 모델을 더 무겁고 더 많은 리소스를 요구하게 만들었습니다. 이는 더 많은 메모리와 더 나은 하드웨어가 필요하다는 것을 의미했습니다.
EfficientNet은 개별 레이어를 변경하는 대신 복합 스케일링이라는 방법을 사용하여 깊이, 너비 및 이미지 해상도를 함께 조정합니다. 이 접근 방식을 사용하면 단일 측면에 과부하를 주지 않고 모델을 효율적으로 확장할 수 있습니다.
EfficientNet 아키텍처는 일련의 블록을 통해 이미지를 처리하며, 각 블록은 더 작은 모듈로 구성됩니다. 각 블록의 모듈 수는 모델 크기에 따라 달라집니다.
더 작은 버전은 더 적은 모듈을 사용하는 반면, 더 큰 버전은 모듈을 더 자주 반복합니다. 이 유연한 설계를 통해 EfficientNet은 모바일 장치에서 대규모 시스템에 이르기까지 광범위한 응용 분야에서 높은 정확도와 효율성을 제공할 수 있습니다.
합성 스케일링 방법은 모델의 깊이, 너비, 이미지 해상도를 확장하면서 균형을 유지합니다. 이를 통해 컴퓨팅 성능을 효율적으로 사용할 수 있습니다. 이 시리즈는 EfficientNet-B0이라는 더 작은 기준 모델에서 시작하며, 이는 다른 모든 버전의 기반이 됩니다.
모델은 B0에서 시작하여 EfficientNet-B1에서 EfficientNet-B7에 이르는 더 큰 변형으로 확장됩니다. 각 단계마다 네트워크는 추가 레이어를 확보하고, 채널(처리 장치) 수를 늘리며, 더 높은 해상도의 입력 이미지를 처리합니다. 각 단계별 증가량은 복합 계수(compound coefficient)라는 파라미터에 의해 결정되며, 이 파라미터는 깊이, 너비, 해상도가 독립적으로 증가하는 것이 아니라 고정된 비율로 증가하도록 보장합니다.
다음으로, EfficientNet의 아키텍처를 살펴보겠습니다.
모바일 및 임베디드 장치에 최적화된 경량 컴퓨터 비전 모델인 MobileNetV2를 기반으로 합니다. 핵심은 표준 컨볼루션처럼 이미지 데이터를 처리하지만 계산량이 더 적은 특수 레이어인 MBConv(Mobile Inverted Bottleneck Convolution) 블록입니다. 이 블록 덕분에 모델이 더 빠르고 메모리 효율성이 높아집니다.
각 MBConv 블록 내부에는 스퀴즈-앤-익사이트(SE) 모듈이 있습니다. 이 모듈은 네트워크에서 다양한 채널의 강도를 조정합니다. 필수 채널의 강도를 높이고 다른 채널의 강도를 줄입니다. 이 모듈은 네트워크가 이미지에서 가장 중요한 특징에 집중하고 나머지는 무시하도록 돕습니다. EfficientNet 모델은 또한 Swish 활성화 함수(네트워크가 패턴을 학습하는 데 도움이 되는 수학 함수)를 사용하는데, 이는 이전 방법보다 이미지에서 패턴을 더 잘 찾아내도록 돕습니다.
이 외에도 DropConnect를 사용하여 학습 중에 네트워크 내부의 일부 연결을 무작위로 차단합니다. 이 확률적 정규화 방법(모델이 일반화하는 대신 학습 데이터를 암기하는 것을 방지하기 위한 무작위화 기술)은 네트워크가 보이지 않는 데이터로 더 잘 전송되는 더 강력한 특징 표현(데이터의 더 강력하고 일반적인 패턴)을 학습하도록 하여 과적합을 줄입니다.
이제 EfficientNet 모델의 작동 방식에 대한 이해도가 높아졌으므로 다양한 모델 버전을 살펴보겠습니다.
EfficientNet 모델은 속도와 정확도의 균형을 맞춘 기준선인 B0부터 시작하여 B0에서 B7로 확장됩니다. 각 버전은 깊이, 너비, 이미지 해상도를 높여 정확도를 향상시킵니다. 그러나 B1, B2에서 고성능 B6, B7에 이르기까지 더 많은 컴퓨팅 성능을 요구합니다.
EfficientNet-B3 및 EfficientNet-B4 모델은 더 큰 이미지에 대한 균형을 유지하는 반면, B5는 정밀도가 필요한 복잡한 데이터 세트에 종종 선택됩니다. 이러한 모델 외에도 최신 모델인 EfficientNet V2는 학습 속도를 향상시키고, 작은 데이터 세트를 더 잘 처리하며, 최신 하드웨어에 최적화될 수 있습니다.
EfficientNet은 다른 많은 모델보다 적은 메모리와 처리 능력을 사용하면서도 정확한 결과를 낼 수 있습니다. 따라서 과학 연구에서부터 일상적으로 사용하는 제품에 이르기까지 다양한 분야에서 유용하게 사용됩니다.
폐 CT 스캔과 같은 의료 영상에는 정확한 진단에 중요한 미묘한 세부 정보가 포함되어 있는 경우가 많습니다. AI 모델은 이러한 이미지를 분석하여 사람이 감지하기 어려울 수 있는 패턴을 찾아내는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 목적을 위해 EfficientNet을 적용한 것 중 하나는 특히 의료 영상 분석을 위해 설계된 MONAI(Medical Open Network for AI) EfficientNet입니다.
EfficientNet 아키텍처를 기반으로 연구자들은 종양을 감지하기 위해 폐 CT 스캔을 분류하는 모델인 Lung-EffNet도 개발했습니다. 종양을 양성, 악성 또는 정상으로 분류할 수 있으며 실험 환경에서 99% 이상의 정확도를 달성했다고 보고되었습니다.
객체 감지는 이미지에서 객체를 찾고 해당 위치를 결정하는 프로세스입니다. 이는 보안 시스템, 자율 주행 자동차 및 드론과 같은 애플리케이션의 핵심 부분입니다.
EfficientNet은 이미지에서 특징을 추출하는 매우 효율적인 방법을 제공했기 때문에 이 분야에서 중요해졌습니다. 깊이, 너비, 해상도를 조정하는 방법은 모델이 너무 무겁거나 느리지 않으면서도 정확할 수 있음을 보여주었습니다. 이것이 바로 EfficientDet과 같은 많은 감지 시스템이 EfficientNet을 백본으로 사용하는 이유입니다.
Ultralytics YOLO11과 같은 최신 모델은 속도와 정확성을 결합한다는 동일한 목표를 공유합니다. 효율적인 모델을 향한 이러한 추세는 EfficientNet과 같은 아키텍처의 아이디어에 큰 영향을 받았습니다.
다음은 컴퓨터 비전 프로젝트에서 EfficientNet을 사용할 때의 이점입니다.
EfficientNet 사용과 관련된 많은 이점이 있지만, EfficientNet의 몇 가지 제한 사항은 다음과 같습니다.
EfficientNet은 깊이, 너비, 이미지 해상도의 균형을 유지하여 컴퓨터 비전 모델의 성장 방식을 변화시켰습니다. 여전히 중요한 모델이며 최신 아키텍처에도 영향을 미치고 있습니다. 특히 컴퓨터 비전 역사에서 의미 있는 위치를 차지하고 있습니다.
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