[컴퓨터 비전] VGG19을 활용한 균열 vs 정상 벽 분류하기

 

 

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📌 VGG19(Visual Geometry Group 19)

• 2014년 옥스포드 대학교 연구팀이 개발한 모델 중 하나로, 대회에서 높은 성능을 보여주며 유명해졌다.
• 주로 이미지 분류, 물체 검출, 이미지 추출 등의 작업에 사용한다.
• 19개의 층을 가지고 있어서 VGG19라고 부르며, 구조는 간단하지만 깊이가 깊어 이미지 분류 작업에서 우수한 성능을 발휘한다.
• 총 16개의 컨볼루션 층이 있으며, 모든 컨볼루션 필터의 크기는 3*3이다.
• 마지막에는 세 개의 FC 레이어가 있고, softmax 함수로 연결되어 1000개의 클래스를 예측한다.

 

 

 

✔️ VGG19에 대한 자세한 설명

2024.09.03 - [컴퓨터 비전] - [컴퓨터 비전] VGG19을 활용한 산타클로스 vs 일반인 분류하기

[컴퓨터 비전] VGG19을 활용한 산타클로스 vs 일반인 분류하기

 

 

 

 

📌 Adam vs RAdam

• Adam
  • 학습률이 각 파라미터에 대해 다르게 조정
  • 각 파라미터의 변화량을 바탕으로 학습률을 조정하기 때문에 빠르게 수렴할 수 있음
  • 첫 번째 모멘텀 추정치(평균)와 두 번째 모멘텀 추정치(분산)을 사용
  • 해당 추정치는 파라미터의 업데이트 방향과 크기를 조정
• RAdam
  • Adam의 변형 버전
  • Adam의 장점을 유지하면서 학습 초기에 안정성을 높이기 위해 개선
  • 초기 학습률을 조정하는 방식에서 Adam의 바이어스 보정 단계를 수정하여 학습 초기 단계의 안정성을 높임(초기 학습률을 빠르게 조정하는 문제를 완화)
  • 학습 초기에 학습률을 낮추고 일정 시점 이후에는 Adam과 비슷하게 학습률을 조정