생성형 인공지능 5주차 5차시 Transformer - 영상 트랜스포머 응용1

선능 측정!

object detection

자율 주행 차량에서 Transformer를 활용해서 하는 것도 나빠 보이지 않는디....

 

자율 주행 자동차에서 객체 탐지를 위해 CNN 기반의 YOLO(You Only Look Once)와 Transformer 기반 탐지 시스템 간에 선택하는 것은 여러 요소에 따라 달라질 수 있습니다. 각 방법의 장단점을 고려하여, 특정 상황과 요구 사항에 가장 적합한 기술을 선택해야 합니다.

YOLO (CNN 기반)

장점:

• 속도: YOLO는 실시간 성능을 목표로 설계되었으며, 빠른 추론 속도를 제공합니다. 자율 주행 자동차와 같이 실시간 처리가 중요한 애플리케이션에 적합합니다.
• 성숙도와 지원: YOLO와 같은 CNN 기반 모델은 오랜 기간 동안 발전해왔으며, 광범위한 커뮤니티와 리소스 지원을 받고 있습니다.

단점:

• 장거리 의존성 처리: 전통적인 CNN은 가까운 픽셀 간의 관계는 잘 포착하지만, 멀리 떨어진 영역 간의 의존성을 학습하는 데는 한계가 있을 수 있습니다.

Transformer 기반 탐지

장점:

• 장거리 의존성 학습: Transformer는 멀리 떨어진 영역 간의 관계도 잘 학습할 수 있어, 복잡한 시각적 문맥을 이해하는 데 유리할 수 있습니다.
• 유연성: Transformer는 다양한 스케일의 특징을 효과적으로 학습할 수 있으며, 다양한 종류의 입력 데이터와 태스크에 적용 가능한 유연성을 제공합니다.

단점:

• 계산 비용과 속도: Transformer 모델은 일반적으로 높은 계산 비용을 요구하며, YOLO와 같은 CNN 기반 모델에 비해 느린 추론 속도를 보일 수 있습니다.
• 데이터 요구량: Transformer 기반 모델은 대규모 데이터셋에서 효과적으로 학습되는 경향이 있으며, 제한된 양의 데이터에서는 성능이 저하될 수 있습니다.

결론

탐지할 물체가 10종류 미만이라는 제한된 범위에서는, YOLO와 같은 CNN 기반 모델이 더 나을 수 있습니다. 특히, 빠른 추론 속도가 중요한 자율 주행 환경에서는 실시간으로 객체를 탐지하고 응답할 수 있는 능력이 필수적입니다. 하지만, 복잡한 시나리오에서 문맥적 정보의 이해가 중요하거나, 다양한 스케일의 객체를 정밀하게 탐지해야 하는 경우에는 Transformer 기반 모델을 고려할 수 있습니다.

실제 적용에 앞서, 해당 환경과 요구 사항에 맞는 모델을 선택하기 위해 프로토타입을 구현하고 실험적으로 비교 평가하는 접근 방식이 권장됩니다.