30분
ResNet, EfficientNet, MobileNet 아키텍처 비교
Day 2: CNN 기반 불량 분류
ResNet, EfficientNet, MobileNet 아키텍처 비교
비전 AI — 제조 외관검사 시스템 > Day 2: CNN 기반 불량 분류
학습 목표
주요 CNN 아키텍처의 구조와 특징을 비교할 수 있다 제조 환경에 맞는 모델을 선택하는 기준을 이해한다 Transfer Learning이 왜 필수인지 파악한다
제조 비전에 쓰이는 CNN 아키텍처
아키텍처 비교표
| 모델 | 파라미터 | Top-1 정확도 | 추론 속도 | 특징 | 제조 추천 |
|---|---|---|---|---|---|
| ResNet-50 | 25.6M | 76.1% | 중간 | 잔차 연결 | 서버/PC |
| ResNet-18 | 11.7M | 69.8% | 빠름 | 경량 ResNet | 빠른 프로토타입 |
| EfficientNet-B0 | 5.3M | 77.1% | 빠름 | 효율적 스케일링 | 균형 |
| EfficientNet-B4 | 19.0M | 82.9% | 느림 | 고정확도 | 정밀 검사 |
| MobileNet-V3 | 5.4M | 75.2% | 매우 빠름 | 경량화 | 엣지/모바일 |
| ConvNeXt-T | 28.6M | 82.1% | 중간 | 최신 설계 | 최고 성능 |
ResNet: 잔차 연결의 힘
에디터 로딩 중...
EfficientNet: 효율적 스케일링
에디터 로딩 중...
MobileNet: 엣지 디바이스용
에디터 로딩 중...
제조 환경별 모델 선택 가이드
| 환경 | 추천 모델 | 이유 |
|---|---|---|
| 서버 (고정밀) | EfficientNet-B4 | 최고 정확도 |
| PC (균형) | ResNet-50, EfficientNet-B0 | 속도/정확도 균형 |
| 엣지 (실시간) | MobileNet-V3 | 초경량, 빠른 추론 |
| 프로토타입 | ResNet-18 | 빠른 학습, 간단 |
Transfer Learning이 필수인 이유
에디터 로딩 중...
핵심 포인트
- • ResNet: 잔차 연결로 깊은 네트워크 안정 학습, 서버/PC 환경 추천
- • EfficientNet: 폭/깊이/해상도 동시 스케일링, 효율 최고
- • MobileNet: 경량화 설계, 엣지 디바이스/실시간 검사 적합
- • Transfer Learning으로 소량 데이터(200장)로도 높은 성능 가능