모델평가, 정답 없이 세 지표로 체크포인트를 고르는 방법 특허등록 사례

정답 자료를 만들기 어려운 분야입니다

모델평가는 보통 정답 자료와 견주어 이루어집니다. 그런데 그 자료를 만들기 어려운 분야에서는 평가 자체가 병목이 되곤 하죠.

이번 사례는 정사영상의 특성을 활용한 비지도 모델 평가 방법입니다. 학습 중 저장되는 여러 체크포인트 가운데 어느 것이 가장 나은지를 정답 없이 고르는 것이 목적인데요.

위에서 본 영상의 성질을 지표로 바꿨습니다

지표는 셋입니다. 첫째는 형태일관성 점수로, 클래스별 종횡비와 면적비율의 분포가 얼마나 모여 있는지를 수치로 바꿔 같은 종류의 물체를 일정한 모양과 크기로 잡아내는지를 봅니다.

둘째는 규모일관성 점수로 정해 둔 기준거리 안에 있는 같은 물체들을 같은 크기로 잡아내는지를 재고, 셋째는 문맥적안정성 점수로 모델에 일부러 잡음을 넣었을 때도 같은 결과를 내놓는지를 확인합니다.

위에서 내려다본 영상이라 물체의 크기가 비슷하다는 성질을 지표로 바꾼 점이 이 발명의 갈림길입니다. 옆에서 찍은 사진이라면 멀고 가까움에 따라 크기가 제각각이라 이런 지표를 세울 수 없었을 겁니다.