인프런 커뮤니티 질문&답변
작성한 질문수 2
vgg19 입력 이미지의 width, height 에 관하여.
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안녕하세요, 수업 정말 잘 들었습니다 🙂
하나 궁금한 건,
vgg19 의 features 및 classifier 를 확인해보니,
"""
(features): Sequential(
(0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(1): ReLU(inplace=True)
...
(34): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(35): ReLU(inplace=True)
(36): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(classifier): Sequential(
(0): Linear(in_features=25088, out_features=4096, bias=True)
(1): ReLU(inplace=True)
"""
이렇게 생겼더라구요.
입력 이미지의 원래 width, height 를 X 라고 했을 때,
vgg19 에서 다섯 번의 maxpool2d 및 Conv 레이어를 거치며,
최종적인 width, height, channel 은 X/(2^5), X/(2^5), 512 이 될 것 같고,
이게 Fully Connected Layer 의 입력 unit 25088 개와 같은 숫자가 되려면,
X = 224 가 맞는 것 같은데,
강의 코드에서 512 로 설정하신 이유가 특별히 있으실까요?
답변 2
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제가 질문 확인이 늦었네요 죄송합니다...
질문자분 말씀대로 VGG19의 원래 설계는 ImageNet 데이터셋의 표준 크기인 224x224 이미지를 처리하도록 되어 있습니다. 하지만 저희의 목적은 classification이 아니기 때문에 이미지 사이즈는 바꿔도 상관 없습니다. 강의코드에서 512로 설정한 이유는 특별한 이유가 없습니다. 512x512의 이미지를 생성하는데 필요한 학습시간이 그렇게 길지 않고 이미지 사이즈도 육안으로 보았을때 해상도가 너무 낮지 않은 정도라 512로 택했습니다.
224가 맞는것 아닌가에 대한 것은 굉장히 재밌는 접근이 필요한거 같습니다. 제가 새로운 논문을 쓴다고 했다면 224로 정했을거 같아요. reference한 논문에서 그렇게 실험을 했으니까요.
하지만 제가 서비스를 한다고 하면 이미지 사이즈를 최대한 키울겁니다. 사람들이 보기엔 224는 해상도가 너무 낮기 때문이죠.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. keymy00njae님께서 질문해주신 VGG19의 입력 이미지 크기에 대한 궁금증을 풀어드리겠습니다.
VGG19 네트워크는 224x224 크기의 입력 이미지를 기본으로 설계되었습니다. 이는 ImageNet 데이터셋의 표준 입력 크기이며, 이 경우 마지막 풀링 레이어를 거친 후 7x7x512의 크기로 특성 맵이 축소됩니다. 7x7x512는 25088개의 뉴런으로 연결되며, 이를 통해 Fully Connected Layer에 입력됩니다.
강의 코드에서 입력 크기 512를 설정한 이유는 VGG19를 기반으로 다양한 이미지 크기를 실험하거나 다른 용도에 맞춰 resize하여 사용하는 경우를 가정한 것일 수 있습니다. 이는 네트워크 구조를 확장하거나 실험적인 시도를 하는 데 유용할 수 있습니다. 그러나 전통적인 VGG19의 표준적인 사용은 224x224로 설정하는 것이 일반적입니다.
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