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이미지 분류(Image Classification)는 이미지 전체에 하나의 클래스 레이블을 할당하는 태스크입니다. CV에서 가장 기본적이면서도 다양한 산업에서 활용되는 핵심 기술입니다.
접근법설명추천 상황
Feature Extraction사전학습 백본 동결, 분류기만 학습데이터 적을 때, 빠른 프로토타이핑
Fine-tuning전체 모델 미세 조정일반적 상황, 최고 성능 추구
처음부터 학습랜덤 초기화로 전체 학습매우 특수한 도메인 (드문 경우)
timm 라이브러리의 사전학습 모델을 활용한 Fine-tuning이 가장 일반적인 접근법입니다. 모델 선택에 고민이 된다면 모델 Zoo부터 확인합니다.

모델 Zoo

timm의 ResNet, EfficientNet, ViT 등 대표 모델을 비교합니다

전이학습

사전학습 가중치를 활용한 Feature Extraction 실습

Fine-tuning

커스텀 데이터셋으로 모델을 Fine-tuning합니다

Vision Transformer

ViT의 패치 임베딩과 Self-Attention 구조를 이해합니다

평가 지표

Accuracy, F1, Confusion Matrix로 분류 성능을 평가합니다