의료, 제조 및 자율 시스템 전반의 실제 애플리케이션에서 ResNet-50의 아키텍처가 어떻게 이미지 분류를 지원하는지 알아보세요.
과속 차량 감지나 의료 이미지 분석과 같은 애플리케이션에서 자동화된 이미지 분석이 점점 더 보편화되고 있습니다. 이러한 혁신을 주도하는 기술은 컴퓨터 비전 또는 비전 AI입니다. 컴퓨터 비전은 기계가 인간처럼 이미지와 비디오를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 인공지능(AI)의 한 분야입니다.
이러한 컴퓨터 비전 솔루션을 구축하기 위해 개발자는 대량의 시각 데이터로부터 학습할 수 있는 Vision AI 모델을 사용합니다. 수년에 걸쳐 연구원들은 이미지 분류(이미지에 레이블 할당), 객체 감지(이미지 내에서 객체 위치 및 식별), 인스턴스 분할(객체 감지 및 정확한 모양 윤곽) 등 Vision AI 작업 전반에 걸쳐 인상적인 성능을 갖춘 더 새롭고 진보된 모델을 개발해 왔습니다.
그러나 이전 모델을 되돌아보고 이해하면 오늘날의 컴퓨터 비전 시스템이 어떻게 작동하는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 모델이 더 빠르고 정확하게 학습하는 데 도움이 되는 간단한 경로인 바로 가기 연결이라는 개념을 도입한 영향력 있는 모델인 ResNet-50을 한 가지 주요 예로 들 수 있습니다.
이 혁신 덕분에 훨씬 더 심층적인 신경망을 효과적으로 훈련할 수 있게 되어 이미지 분류가 크게 개선되고 이후 많은 모델의 디자인이 형성되었습니다. 이 글에서는 ResNet-50과 그 작동 방식, 그리고 컴퓨터 비전 발전과의 관련성에 대해 살펴보겠습니다. 시작해 보겠습니다!
ResNet-50은 합성곱 신경망(CNN)이라는 일종의 신경망을 기반으로 하는 컴퓨터 비전 모델입니다. CNN은 가장자리, 색상 또는 모양과 같은 이미지의 패턴을 학습하고 이러한 패턴을 사용하여 물체를 인식하고 분류함으로써 컴퓨터가 시각 정보를 이해할 수 있도록 설계되었습니다.
2015년 Microsoft Research의 연구원들이 소개한 ResNet-50은 대규모 이미지 인식 작업에서 정확성과 효율성을 인정받아 이 분야에서 가장 영향력 있는 모델 중 하나로 빠르게 자리 잡았습니다.
ResNet-50의 핵심 기능은 바로 가기 연결이라고도 하는 잔여 연결의 사용입니다. 이는 모델이 학습 과정의 일부 단계를 건너뛸 수 있는 간단한 경로입니다. 즉, 모델이 모든 계층을 통해 정보를 전달하도록 강제하는 대신 이러한 바로 가기를 통해 중요한 세부 정보를 보다 직접적으로 전달할 수 있습니다. 따라서 학습 속도가 빨라지고 신뢰도가 높아집니다.
이 설계는 소실 그라데이션 문제라고 하는 딥러닝의 일반적인 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 매우 심층적인 모델에서는 중요한 정보가 여러 계층을 거치면서 손실되어 모델이 학습하기 어려워질 수 있습니다.
잔여 연결은 처음부터 끝까지 정보의 흐름을 명확하게 유지하여 이를 방지하는 데 도움이 됩니다. 이 모델을 ResNet-50이라고 부르는 이유입니다: ResNet은 잔여 네트워크를 의미하며, '50'은 이미지를 처리하는 데 사용하는 레이어 수를 나타냅니다.
ResNet-50은 중요한 정보를 놓치지 않고 심층적으로 분석할 수 있도록 잘 구성된 구조를 갖추고 있습니다. 단순하고 반복 가능한 패턴을 따르기 때문에 효율성을 유지하면서도 강력한 성능을 발휘할 수 있습니다.
ResNet-50 아키텍처의 작동 방식을 자세히 살펴보세요:
ResNet-50은 원래 이미지 분류를 위해 설계되었지만, 유연한 설계 덕분에 컴퓨터 비전의 여러 분야에서 유용하게 사용되고 있습니다. ResNet-50을 돋보이게 하는 몇 가지 기능을 살펴보겠습니다.
ResNet-50은 주로 이미지 분류에 사용되며, 이미지에 하나의 레이블을 할당하는 것이 목표입니다. 예를 들어, 사진이 주어지면 모델은 보이는 주요 물체에 따라 개, 고양이 또는 비행기로 레이블을 지정할 수 있습니다.
신뢰할 수 있는 설계와 PyTorch 및 TensorFlow 같이 널리 사용되는 딥 러닝 라이브러리에서의 가용성 덕분에 ResNet-50은 대규모 이미지 데이터 세트의 학습을 위한 초기 선택으로 인기가 높았습니다. 가장 잘 알려진 예 중 하나는 컴퓨터 비전 모델을 평가하고 비교하는 데 사용되는 대규모 라벨 이미지 모음인 ImageNet입니다.
다음과 같은 최신 모델은 Ultralytics YOLO11와 같은 최신 모델이 더 뛰어난 성능을 제공하지만, 정확성, 속도, 단순성 간의 견고한 균형 덕분에 ResNet-50은 여전히 벤치마크로 널리 사용되고 있습니다.
이미지 분류는 사진에서 주요 객체를 식별하는 것이지만, 객체 감지는 한 단계 더 나아가 동일한 이미지에서 여러 객체를 찾아 라벨을 붙입니다. 예를 들어, 번화한 거리의 이미지에서 모델은 자동차, 버스, 사람을 감지하고 각각의 위치를 파악해야 할 수 있습니다.
ResNet-50은 이러한 모델 중 일부에서 백본으로 사용됩니다. 즉, 작업의 첫 번째 부분인 이미지를 분석하고 이미지에 무엇이 있고 어디에 있는지 설명하는 중요한 세부 정보를 추출하는 작업을 처리합니다. 그런 다음 이러한 세부 정보는 모델의 다음 부분인 감지 헤드로 전달되어 이미지에 어떤 물체가 있고 어디에 있는지에 대한 최종 결정을 내립니다.
Faster R-CNN 및 DETR과 같은 인기 있는 감지 모델은 이 특징 추출 단계에 ResNet-50을 사용합니다. 이 모델은 이미지의 미세한 디테일과 전체적인 레이아웃을 모두 잘 포착하기 때문에 복잡한 장면에서도 정확한 예측을 할 수 있습니다.
ResNet-50 모델의 또 다른 흥미로운 측면은 전이 학습을 지원하는 기능입니다. 즉, 원래 이미지 분류를 위해 이미지넷과 같은 대규모 데이터 세트에서 학습된 모델을 훨씬 적은 데이터로 새로운 작업에 적용할 수 있습니다.
처음부터 다시 시작하는 대신 모델의 레이어 대부분을 재사용하고 최종 분류 레이어만 교체하여 새로운 작업에 맞게 재학습합니다. 이렇게 하면 시간이 절약되고 라벨링된 데이터가 제한되어 있을 때 특히 유용합니다.
ResNet-50의 아키텍처는 다양한 컴퓨터 비전 애플리케이션에 유용하게 사용되었습니다. 특히 딥 러닝 초기에 중요한 역할을 했으며, 비전 AI 기술을 연구 단계에서 실제 사용으로 옮기는 데 도움을 주었습니다. 주요 과제를 해결함으로써 오늘날의 애플리케이션에서 볼 수 있는 고급 모델을 위한 길을 닦는 데 도움이 되었습니다.
ResNet-50은 딥러닝 기반 의료 영상에 사용된 초기 모델 중 하나였습니다. 연구자들은 이를 활용하여 엑스레이, MRI 및 기타 진단 스캔에서 질병 패턴을 식별했습니다. 예를 들어, 종양을 감지하고 당뇨병성 망막 이미지를 분류하여 안과에서 진단을 지원하는 데 도움이 되었습니다.
지금은 더 발전된 모델이 임상 도구에 사용되고 있지만, 초기 의료 AI 연구에서는 ResNet-50이 핵심적인 역할을 했습니다. 사용이 간편하고 모듈식으로 설계되어 진단 시스템의 프로토타입을 만드는 데 적합한 선택이었습니다.
마찬가지로 ResNet-50은 산업 환경에서도 적용되었습니다. 예를 들어 제조업에서는 강철, 콘크리트, 도장 부품과 같은 재료의 표면 결함을 감지하는 연구 및 파일럿 시스템에서 사용되었습니다.
또한 주조 또는 조립 중에 형성되는 버그 구멍, 균열 또는 침전물을 식별하기 위해 설정에서 테스트되었습니다. ResNet-50은 품질 검사에 중요한 기능인 표면 질감의 미묘한 차이를 찾아낼 수 있기 때문에 이러한 작업에 매우 적합합니다.
현재 생산 시스템에서는 YOLO11 같은 고급 모델이 일반적으로 사용되고 있지만, ResNet-50은 학술 연구와 벤치마킹, 특히 이미지 분류 작업에서 여전히 중요한 역할을 담당하고 있습니다.
ResNet-50의 몇 가지 장점은 다음과 같습니다:
한편, ResNet-50의 한계는 다음과 같습니다:
ResNet-50은 시각적 작업에서 강력한 성능을 제공하면서도 매우 심층적인 네트워크를 효과적으로 훈련할 수 있음을 입증했습니다. 이 아키텍처는 안정적으로 작동하는 심층 모델을 구축하기 위한 명확하고 실용적인 프레임워크를 제공했습니다.
출시 후 연구원들은 설계를 확장하여 ResNet-101과 ResNet-152와 같은 더 심층적인 버전을 만들었습니다. 전반적으로 ResNet-50은 오늘날 컴퓨터 비전에서 딥러닝이 사용되는 방식을 형성하는 데 도움을 준 핵심 모델입니다.
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