머신 비전의 배치 정규화: 초보자 가이드

신경망을 학습할 때 일관되고 효율적인 학습을 달성하는 것은 어려울 수 있습니다. 머신 비전 시스템의 배치 정규화는 각 계층 내 입력의 평균과 분산을 표준화하여 이 문제를 해결합니다. 이 프로세스는 학습 속도를 향상시킬 뿐만 아니라, 모델이 복잡한 작업을 처리하는 경우에도 안정적인 학습을 보장합니다.

대규모 시각 데이터를 처리하는 배치 정규화 머신 비전 시스템에서 이 기술은 중요한 역할을 합니다. 최적화 환경을 매끄럽게 하여 수렴 속도를 높이고 기울기를 더욱 예측 가능하게 합니다. 입력을 정규화함으로써 학습에 필요한 에포크 수를 줄이는 동시에 모델의 일반화 능력을 향상시킵니다. 따라서 배치 정규화는 객체 감지, 이미지 분류, 분할과 같은 머신 비전 작업에서 안정적인 학습에 필수적입니다.

주요 요점

• 배치 정규화는 모델에 도움이 됩니다. 더 빠르고 정확하게 학습하세요.
• 이는 과도한 적합을 방지하므로 모델이 새로운 데이터에서도 잘 작동합니다.
• 정규화는 입력을 안정적으로 유지하여 딥러닝 모델의 학습에 도움이 됩니다.
• 훈련을 더 쉽게 만들어 주고 다양한 설정에 잘 맞습니다.
• 배치 정규화 사용 TensorFlow나 PyTorch와 같은 도구를 사용하여 머신 비전 모델을 개선합니다.

Vision AI 모델에 배치 정규화가 필수적인 이유

머신 비전 시스템 훈련의 과제

머신 비전 시스템 학습에는 고유한 어려움이 따릅니다. 이러한 모델은 대량의 시각 데이터를 처리하는데, 이러한 데이터는 품질, 크기, 분포가 다양한 경우가 많습니다. 예를 들어, 이미지는 밝기, 해상도, 심지어 캡처된 각도까지 다를 수 있습니다. 이러한 차이로 인해 모델의 효과적인 학습이 어려워질 수 있습니다.

또 다른 과제는 현대 신경망의 깊이입니다. 딥러닝 모델은 종종 여러 층으로 구성되며, 데이터가 이러한 층을 통과하면서 왜곡될 수 있습니다. 내부 공변량 이동(internal covariate shift)이라고 하는 이러한 왜곡은 학습 속도를 늦추고 정확도를 떨어뜨릴 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하는 적절한 기법이 없다면, 모델은 새로운 데이터에 대해 수렴하거나 일반화하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

공변량 변화와 모델 학습에 미치는 영향

공변량 변화는 학습 단계와 테스트 단계 사이에 입력 특성의 분포가 변할 때 발생합니다. 이러한 변화는 모델에 혼란을 주어 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 학습 데이터에 밝은 이미지가 주로 포함되어 있고 테스트 데이터에 어두운 이미지가 포함되어 있는 경우, 모델이 사물을 정확하게 인식하지 못할 수 있습니다.

연구에 따르면 공변량 이동은 머신 비전 작업에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 아래 표는 몇 가지 결과를 요약한 것입니다.

레이어 전체에서 활성화를 정규화함으로써, 배치 정규화는 완화에 도움이 됩니다. 공변량 이동. 이를 통해 입력의 평균과 분산이 일관되게 유지되어 학습 과정이 안정화되고 모델 성능이 향상됩니다.

딥러닝에서 정규화의 중요성

정규화는 딥러닝에서 중요한 역할을 합니다. 입력 특성의 스케일을 일정하게 유지하여 모델이 더 빠르고 효과적으로 학습하도록 돕습니다. 예를 들어, 입력 특성을 평균 0, 분산 1로 정규화하면 학습 속도를 높이고 수렴성을 향상시킬 수 있습니다.

배치 정규화는 네트워크 내 활성화를 정규화함으로써 한 단계 더 나아갑니다. 이를 통해 내부 공변량 이동을 줄여 모델이 학습 중에 입력 분포를 안정적으로 유지할 수 있습니다. 결과적으로 더 나은 성능과 더 빠른 학습 시간을 얻을 수 있습니다. 연구에 따르면 배치 정규화는 최적화를 향상시킬 뿐만 아니라, 이미지 분류 및 객체 감지와 같은 작업에서 일반화를 강화하는 정규화 도구 역할을 합니다.

머신 비전 시스템에서 배치 정규화가 작동하는 방식

단계별 프로세스: 평균 및 분산 계산

배치 정규화는 미니 배치 내 입력 데이터의 평균과 분산을 계산하는 것으로 시작합니다. 이러한 통계량은 데이터의 국소 분포를 포착하며 정규화에 필수적입니다. 이 프로세스는 다음 단계로 구성됩니다.

1. 미니 배치 전체에서 입력 데이터의 평균(μ)을 계산합니다. 이는 특성의 평균값을 나타냅니다.
2. 입력 데이터가 평균에서 얼마나 벗어나는지 측정하여 분산(σ²)을 계산합니다.
3. 다음 공식을 사용하여 평균과 분산의 이동 평균을 업데이트합니다.

   moving_* = moving_* ⋅ momentum + batch_* ⋅ (1 - momentum)
   

   여기서 모멘텀은 이동 평균이 현재 배치 통계에 얼마나 의존하는지를 제어하는 ​​하이퍼 매개변수입니다.

학습 중에는 이러한 배치 수준 통계가 정규화에 사용됩니다. 그러나 추론 시에는 학습 중 계산된 이동 평균이 대신 적용됩니다. 이를 통해 미니 배치가 아닌 단일 샘플을 처리할 때 일관성이 보장됩니다.

평균 0 및 분산 1로 정규화

평균과 분산이 계산되면 배치 정규화는 입력 데이터를 평균이 0이고 분산이 1이 되도록 변환합니다. 이 단계는 입력 데이터가 표준화되도록 보장하여 신경망의 학습을 용이하게 합니다. 정규화 공식은 다음과 같습니다.

x̂_i = (x_i - μ) / √(σ² + ε)

이리:

• x_i 는 원래의 입력 데이터입니다.
• μ 배치 평균입니다.
• σ² 배치 분산입니다.
• ε 0으로 나누는 것을 방지하기 위해 추가된 작은 상수입니다.

이 공식을 적용하면 입력 데이터의 각 특성이 일관된 범위를 갖도록 조정됩니다. 이를 통해 신경망의 여러 계층을 거치면서 데이터 분포가 변할 때 발생하는 내부 공변량 이동을 줄일 수 있습니다. 데이터를 정규화하면 학습 속도가 향상되고 모델이 더 빠르게 수렴합니다.

유연성을 위한 확장 및 전환

정규화 후, 배치 정규화는 스케일(γ)과 시프트(β)라는 두 가지 학습 가능한 매개변수를 도입합니다. 이러한 매개변수를 통해 모델은 정규화된 데이터를 조정하여 학습 과정에 유연성을 더할 수 있습니다. 최종 변환은 다음과 같습니다.

y_i = γ ⋅ x̂_i + β

이리:

• γ 정규화된 데이터의 크기를 조정합니다.
• β 데이터를 새로운 범위로 이동합니다.

이 단계는 신경망이 엄격한 정규화의 제약 없이 입력 데이터의 복잡한 패턴을 표현할 수 있도록 보장합니다. 예를 들어, 특정 특성의 학습률을 높이기 위해 더 높은 범위가 필요한 경우, 스케일 매개변수가 그에 따라 조정됩니다. 마찬가지로, 이동 매개변수는 목표 분포에 더 잘 일치하도록 데이터의 중심을 다시 맞출 수 있습니다.

배치 정규화는 정규화와 스케일링 및 이동을 결합하여 모델의 효과적인 학습 능력을 향상시킵니다. 학습을 안정화할 뿐만 아니라 일반화도 향상시켜 머신 비전 시스템에 강력한 도구로 활용됩니다.

예: 소규모 데이터 세트에 배치 정규화 적용

배치 정규화가 실제로 어떻게 작동하는지 이해하기 위해 작은 데이터셋을 사용하여 예를 살펴보겠습니다. 얼굴을 인식하도록 신경망을 학습시킨다고 가정해 보겠습니다. 데이터셋에는 다양한 조명 조건과 각도의 사람들 이미지가 포함되어 있습니다. 정규화가 없으면 이러한 변화로 인해 모델이 효과적으로 학습하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

배치 정규화를 적용하면 학습 과정이 더욱 효율적이 됩니다. 단계별 작동 방식은 다음과 같습니다.

1. 데이터세트 준비: 데이터 세트를 미니 배치로 나눕니다. 각 미니 배치에는 작은 이미지 하위 집합이 포함됩니다.
2. 입력을 정규화합니다: 각 미니 배치에 대해 입력 특성의 평균과 분산을 계산합니다. 이 값을 사용하여 데이터를 정규화하여 평균이 0이고 분산이 1이 되도록 합니다.
3. 모델 훈련: 모델은 학습 과정에서 배치 정규화에 의해 도입된 스케일 및 시프트 매개변수를 조정합니다. 이러한 매개변수는 네트워크가 데이터 패턴을 더욱 효과적으로 학습하는 데 도움이 됩니다.

배치 정규화의 영향을 확인하려면 머신 비전에서 소규모 데이터 세트에 대한 실험에서 얻은 다음 결과를 고려하세요.

표는 배치 정규화가 오류를 크게 줄인다는 것을 보여줍니다. 예를 들어, 모델이 낯선 사람을 만났을 때 오류율이 9.5%에서 7.2%로 감소합니다. 이러한 개선은 배치 정규화가 제한된 데이터에서도 학습을 안정화하고 성능을 향상시키는 방법을 잘 보여줍니다.

배치 정규화를 적용하면 학습에 필요한 에포크 수를 줄일 수 있습니다. 이를 통해 시간과 계산 리소스를 절약할 수 있습니다. 또한, 이 기법은 모델이 보이지 않는 데이터에 대해 더 잘 일반화되도록 도와 실제 애플리케이션에서 모델의 신뢰성을 높여줍니다.

작은 데이터 세트를 다루는 경우 배치 정규화는 획기적인 변화를 가져올 수 있습니다. 데이터에 노이즈가 있거나 일관성이 없더라도 모델이 효율적으로 학습하도록 보장합니다. 다음 프로젝트에서 배치 정규화를 구현하여 이러한 이점을 직접 경험해 보세요.

Vision AI 모델에서 배치 정규화의 이점

더 빠르고 안정적인 훈련

배치 정규화는 모델의 학습 역학을 안정화하여 학습 과정을 가속화합니다. 각 계층의 입력이 일관된 분포를 갖도록 하여 모델이 더 빠르게 수렴하도록 합니다. 예를 들어, ImageNet으로 학습된 합성곱 신경망(CNN)에서 배치 정규화를 적용하면 학습에 필요한 에포크 수가 100에서 60~70으로 줄어듭니다. 또한 정확도가 2~5% 향상됩니다.

배치 정규화는 에포크 수를 줄임으로써 시간과 계산 리소스를 절약해 주므로, 비전 AI 모델을 효율적으로 훈련하는 데 필수적인 도구입니다.

일반화 개선 및 과적합 감소

배치 정규화는 정규화 도구 역할을 하여 과적합을 줄입니다. 드롭아웃과 같은 다른 기법에 대한 모델의 의존도를 최소화하여 더 나은 일반화를 달성하는 데 도움이 됩니다. 배치 정규화를 적용한 네트워크는 적용하지 않은 네트워크보다 약 14배 더 빠르게 수렴합니다. 또한, 가중치 초기화에 대한 강건성을 향상시켜 초기 가중치에 대한 민감도를 줄입니다.

배치 정규화는 학습 과정을 안정화함으로써, 보이지 않는 데이터에서도 모델이 좋은 성능을 발휘하도록 보장하여 과도한 적합을 줄이고 일반화를 개선합니다.

딥 신경망의 향상된 성능

심층 신경망은 기울기 소멸이나 불안정한 학습과 같은 문제에 직면하는 경우가 많습니다. 배치 정규화는 각 계층의 입력을 확장하여 학습 과정을 안정화함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 이 기법은 복잡한 아키텍처에서도 정확도를 높이고 일관된 성능을 보장합니다.

• 배치 정규화로 정확도 향상 심층 신경망에서.
• 훈련 과정 중 안정성을 향상시킵니다.
• 각 계층의 입력을 확장하여 특히 딥 네트워크에서 학습을 안정화하는 데 도움이 됩니다.

배치 정규화를 통합하면 실제 머신 비전 작업에 대해 정확할 뿐만 아니라 견고하고 신뢰할 수 있는 모델을 구축할 수 있습니다.

하이퍼파라미터에 대한 민감도 감소

학습률이나 가중치 초기화와 같은 하이퍼파라미터는 딥러닝 모델 학습에 중요한 역할을 합니다. 잘못된 값을 선택하면 학습 속도가 느려지거나 모델이 효과적으로 학습하지 못할 수 있습니다. 배치 정규화는 이러한 민감도를 줄여 모델을 성공적으로 학습하는 데 도움이 됩니다.

배치 정규화를 적용하면 최적화 환경이 매끄러워집니다. 즉, 모델이 학습 과정을 더 쉽게 탐색하여 수렴 속도를 높일 수 있습니다. 배치 정규화는 학습 문제를 재매개변수화함으로써 모델의 활성화 조정 방식을 간소화합니다. 이를 통해 최적화의 효율성을 높이고 정밀한 하이퍼파라미터 튜닝에 대한 의존도를 낮출 수 있습니다.

연구자들은 배치 정규화가 활성화 함수에 대한 손실 함수의 립시츠 상수를 감소시킨다는 사실도 보여주었습니다. 간단히 말해, 이는 모델이 학습 중에 더 안정적으로 변한다는 것을 의미합니다. 결과적으로 성능에 부정적인 영향을 미치지 않고 더 다양한 하이퍼파라미터 값을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 학습률이 이상적인 값보다 약간 높거나 낮더라도 모델이 잘 학습되는 것을 확인할 수 있습니다.

이러한 유연성은 특히 다음과 같은 작업 시 유용합니다. 복잡한 머신 비전 작업하이퍼파라미터 미세 조정에 많은 시간을 할애할 필요가 없으므로 노력과 계산 리소스가 절약됩니다. 대신, 더 나은 아키텍처를 설계하거나 새로운 아이디어를 실험하는 데 집중할 수 있습니다.

모델에 배치 정규화를 통합하면 학습 과정을 더욱 견고하게 만들고 하이퍼파라미터 선택에 덜 민감하게 만들 수 있습니다. 이는 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 머신 비전 프로젝트에서 높은 성능을 달성할 가능성도 높여줍니다.

머신 비전에서의 배치 정규화의 실용적 응용

TensorFlow 및 PyTorch와 같은 프레임워크에서 구현

TensorFlow 및 PyTorch와 같은 널리 사용되는 딥러닝 프레임워크에서 배치 정규화를 쉽게 구현할 수 있습니다. 이러한 프레임워크는 모델에 배치 정규화를 추가하는 과정을 간소화하는 내장 계층을 제공합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• PyTorch에서는 다음과 같은 레이어를 사용할 수 있습니다. torch.nn.BatchNorm1d, torch.nn.BatchNorm2d및 torch.nn.BatchNorm3d 다양한 차원의 데이터를 정규화합니다.
• TensorFlow는 다음을 제공합니다. tf.nn.batch_normalization 그리고 tf.keras.layers.BatchNormalization 비슷한 목적으로.

이러한 도구는 입력 데이터를 표준 범위로 정규화하여 내부 공분산 변화와 같은 문제를 줄이는 데 도움이 됩니다. 또한 학습 속도를 높이고 수렴성을 저해하지 않으면서 더 넓은 범위의 학습률을 사용할 수 있도록 합니다. 배치 정규화의 내부 작동 방식에 대한 불확실성이 있지만, 이는 학습 속도와 안정성을 향상시키는 핵심 기술로 널리 인정받고 있습니다.

머신 비전 작업의 예: 객체 감지, 이미지 분류, 분할

배치 정규화는 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 머신 비전 작업. 여기 몇 가지 예가 있어요.

• 이미지 분류: 배치 채널 정규화(BCN)와 같은 기법은 이미지 분류에서 탁월한 성능을 보였습니다. 예를 들어, BCN은 작은 배치 크기를 포함하는 작업에서 학습 안정성을 향상시킵니다.
• 객체 감지: Faster R-CNN과 같은 모델은 COCO-2017과 같은 데이터 세트에 대한 마이크로 배치 학습 중에 성능을 향상시키기 위해 배치 정규화를 사용합니다.
• 분할: ResNet-3 백본을 사용하는 DeepLabV50는 의미론적 분할 작업에서 배치 정규화의 효과를 보여줍니다. 여러 클래스가 있는 데이터셋에서도 우수한 성능을 보입니다.

이러한 예는 배치 정규화가 다양한 머신 비전 작업에서 학습 효율성과 정확성을 어떻게 향상시키는지 보여줍니다.

배치 정규화가 실제 머신 비전 시스템을 최적화하는 방법

실제 응용 프로그램에서 배치 정규화는 성능을 크게 향상시킵니다. 머신 비전 시스템예를 들어, ResNet 및 Inception과 같은 모델은 배치 정규화를 적용하면 정확도가 높아지고 학습 시간이 최대 30% 단축됩니다. 또한 이 기법은 학습률과 같은 하이퍼파라미터에 대한 민감도를 낮춰 학습을 안정화합니다.

배치 정규화는 미니 배치 통계량을 도입하여 정규화 도구 역할을 합니다. 이를 통해 과적합을 줄이고 일반화를 개선하여 실제 상황에서 모델의 신뢰성을 높일 수 있습니다. 또한, 데이터 증강 기법을 활용하여 모델의 견고성을 더욱 강화할 수 있습니다. 예를 들어, 배치 정규화와 데이터 증강을 결합하면 시스템이 조명, 각도, 물체 크기의 변화를 더욱 효과적으로 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

배치 정규화는 학습 효율성을 최적화하고 일반화를 개선함으로써 머신 비전 시스템이 실제 환경에서 우수한 성능을 발휘하도록 보장합니다. 이미지 인식, 객체 감지 또는 분할 등 어떤 작업을 수행하든 이 기술은 견고하고 효율적인 모델을 구축하는 데 유용한 도구입니다.

Vision AI 모델의 일괄 정규화에 대한 주의 사항 및 고려 사항

작은 배치 크기에 따른 과제

배치 정규화는 평균 및 분산과 같은 배치 통계량을 사용하여 데이터를 정규화합니다. 그러나 배치 크기가 작을 경우 이러한 통계량의 신뢰성이 떨어질 수 있습니다. 이는 배치 크기가 작을수록 전체 데이터 분포를 정확하게 표현하지 못하기 때문입니다. 결과적으로 모델은 효과적인 일반화에 어려움을 겪습니다.

예를 들어, RNN과 같은 시퀀스 모델에서는 작은 배치 크기와 다양한 시퀀스 길이가 결합되어 정규화의 일관성을 떨어뜨립니다. 이러한 불일치는 학습을 방해하고 성능을 저하시킬 수 있습니다. 아래 표는 이러한 문제점을 보여줍니다.

이러한 문제를 해결하려면 배치 크기에 덜 의존적인 레이어 정규화나 그룹 정규화와 같은 대체 정규화 기술을 고려할 수 있습니다.

전이 학습 및 사전 학습된 모델에 미치는 영향

전이 학습에 사전 학습된 모델을 사용할 때, 배치 정규화는 다양한 효과를 가져올 수 있습니다. 일부 연구에서는 배치 정규화가 피처를 효과적으로 확장하여 성능을 크게 향상시킨다는 것을 보여줍니다. 그러나 다른 경우에는, 특히 데이터셋 크기가 작거나 다양성이 낮을 때 배치 정규화의 영향이 미미합니다.

아래 표는 이 주제에 대한 통계 연구 결과를 요약한 것입니다.

사전 학습된 모델을 미세 조정하는 경우, 배치 정규화가 데이터셋의 특성에 부합하는지 고려하세요. 데이터셋이 작을 경우, 학습 중에 배치 정규화 레이어를 동결하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

배치 정규화에 대한 대안 및 보완 기술

배치 정규화는 널리 사용되지만 항상 최선의 선택은 아닙니다. 계층 정규화(LN) 및 인스턴스 정규화(IN)와 같은 대안은 다음과 같습니다. 독특한 장점LN은 배치 통계에 의존하지 않기 때문에 순차 모델에서 잘 작동합니다. IN은 스타일 변환과 같이 공간적 특징을 보존하는 것이 중요한 작업에 효과적입니다.

다음은 이러한 기술 간의 몇 가지 주요 차이점입니다.

• 배치 크기 민감도: BN은 대량 배치에는 잘 작동하지만 소량 배치에는 어려움을 겪습니다. LN과 IN은 이 문제를 겪지 않습니다.
• 시간적 종속성: LN은 배치 통계와 무관하기 때문에 순차적 모델에서 더 효과적입니다.
• 공간 특징 보존: IN은 스타일 전환 등 공간적 일관성이 필요한 작업에 이상적입니다.
• 계산 오버헤드: BN은 LN과 IN에 비해 계산 비용이 더 높기 때문에 후자는 실시간 애플리케이션에 더 적합합니다.

그룹 정규화(GN)는 채널을 그룹화하고 각 그룹에 대한 통계를 계산하여 중간 지점을 제공합니다. GN은 다양한 배치 크기를 갖는 객체 감지 작업에 특히 효과적입니다. 예를 들어, GN을 사용하는 Faster R-CNN 모델은 벤치마크 데이터셋에서 향상된 성능을 보였습니다. 따라서 배치 정규화가 부족할 때 GN은 실용적인 대안이 될 수 있습니다.

이러한 대안을 살펴보면 특정 비전 AI 작업에 가장 적합한 정규화 기술을 선택할 수 있습니다.

배치 정규화는 머신 비전 시스템의 판도를 바꾸는 기술입니다. 경사도 흐름을 개선하고, 학습 속도를 높이며, 정확도를 향상시킵니다. 활성화 함수를 정규화함으로써 학습 과정을 안정화하고 더 심층적인 아키텍처를 구현할 수 있습니다. 아래 표는 배치 정규화의 주요 이점을 보여줍니다.

초보자에게 배치 정규화는 학습을 간소화하고 모델 성능을 향상시켜 줍니다. 프로젝트에서 배치 정규화를 적용하여 잠재력을 최대한 발휘해 보세요! 😊

자주 묻는 질문

머신 비전에서 배치 정규화의 주요 목적은 무엇입니까?

배치 정규화는 신경망 학습을 안정화하고 가속화하는 데 도움이 됩니다. 각 계층의 입력 데이터를 정규화하여 내부 공변량 이동을 줄입니다. 이를 통해 일관된 학습이 보장되고 모델의 새로운 데이터 일반화 능력이 향상됩니다.

배치 정규화를 소규모 데이터 세트에도 사용할 수 있나요?

네, 하지만 배치 크기가 작으면 최적의 성능을 발휘하지 못할 수 있습니다. 배치 크기가 작으면 통계 신뢰도가 낮아져 모델 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 경우 더 나은 결과를 얻으려면 레이어 정규화 또는 그룹 정규화와 같은 대안을 시도해 볼 수 있습니다.

배치 정규화가 다른 정규화 기술을 대체합니까?

아니요, 배치 정규화는 드롭아웃과 같은 다른 정규화 방법을 보완합니다. 과적합을 어느 정도 줄여주지만, 다른 기법과 결합하면 모델의 성능과 견고성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

배치 정규화는 학습 속도에 어떤 영향을 미칩니까?

배치 정규화는 학습 과정을 안정화하여 학습 속도를 높입니다. 불안정성 위험 없이 더 높은 학습률을 사용할 수 있도록 합니다. 이를 통해 수렴에 필요한 에포크(epoch) 수를 줄여 시간과 계산 리소스를 절약할 수 있습니다.

배치 정규화가 모든 머신 비전 작업에 적합합니까?

배치 정규화는 이미지 분류, 객체 감지, 분할 등 대부분의 머신 비전 작업에 효과적입니다. 하지만 작은 배치 크기가 필요하거나 공간적 특징을 보존해야 하는 작업의 경우, 인스턴스 정규화와 같은 대안이 더 효과적일 수 있습니다.

도 참조

정렬 비전 시스템의 기본 개념 이해

비전 시스템의 카메라에 대한 포괄적인 가이드

비전 시스템의 카메라 해상도 기본

머신 비전 시스템의 계측학 소개

비전 시스템을 위한 전이 학습에 대한 필수 통찰력