차량 모델 분류를 위한 AI 모델 비교

딥러닝 기반 차량 모델 분류를 위해 가장 많이 활용되는 모델로 EfficientNet과 ResNet이 있습니다. 두 모델은 이미지 분류 분야에서 이미 검증된 구조이며, 차량처럼 세부 차이를 기반으로 분류해야 하는 작업에서도 매우 뛰어난 성능을 보여줍니다. 이 글에서는 두 모델의 특징과 성능 차이, 상황별 선택 기준, 그리고 실제 활용 가능한 공개 데이터셋까지 정리해 소개합니다.

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EfficientNet과 ResNet이 차량 모델 분류에 적합한 이유

ResNet: 깊고 안정적인 학습 구조

ResNet은 2015년 ImageNet 챌린지에서 우승한 모델로, “잔차 연결(skip connection)”을 도입해 매우 깊은 신경망도 안정적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 차량 모델처럼 외형 차이가 미세한 객체를 분류할 때, 깊은 네트워크가 세부적인 특징을 더 잘 포착할 수 있다는 점에서 큰 장점이 있습니다.
참고 링크

EfficientNet: 적은 자원으로 높은 정확도를 내는 모델

EfficientNet은 복합 스케일링(compound scaling)이라는 새로운 접근을 통해, 너비·깊이·해상도를 균형감 있게 확장하도록 설계되었습니다. 덕분에 적은 파라미터와 연산량으로도 높은 정확도를 낼 수 있으며, 차량 이미지 분류에서도 좋은 성능을 보입니다.
참고 링크

두 모델 모두 ImageNet으로 사전학습된 가중치가 공개되어 있어 전이학습을 통해 적은 데이터로도 빠르게 성능을 끌어올릴 수 있습니다.

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EfficientNet과 ResNet의 구조적 특징 및 성능 비교

ResNet 구조

ResNet은 residual block을 기반으로 하며, 입력을 출력에 더하는 skip connection이 핵심입니다. 이 구조 덕분에 최대 152층과 같은 초심층 모델도 학습 가능합니다. 모델이 깊을수록 복잡한 차량 모델 간의 미묘한 차이를 잡아내는 데 유리합니다.
참고 링크

EfficientNet 구조

EfficientNet은 MBConv + SE 블록을 활용하며, 복합 스케일링으로 모델 크기를 효율적으로 확장합니다. 또한 Swish 활성화 함수를 사용하여 ReLU 대비 성능을 개선합니다.
참고 링크1

참고 링크2

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성능 비교 (ImageNet 기준)

지표 EfficientNet (B0~B7) ResNet (50~152)

파라미터 수	B0: 약 5M → B7: 66M	ResNet-50: 26M, ResNet-152: 60M
FLOPs	B0: 0.39B → B7: 37B	ResNet-50: 4B, ResNet-152: 11B
Top-1 정확도	B0: 77.1%, B7: 84.3%	ResNet-50: 76.0%, ResNet-152: 77.8%
모델 크기	B0: ~5MB	ResNet-50: ~98MB

참고 자료
EfficientNet 상세 성능: 링크
EfficientNet 요약: 링크
ResNet vs EfficientNet 비교: 링크

이 수치만 보더라도 EfficientNet은 자원 대비 성능 효율이 매우 높다는 점을 확인할 수 있습니다.

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조건별 모델 선택 가이드

1) 모바일·엣지·실시간 추론이 필요한 경우

EfficientNet-B0/B1 모델이 적합합니다.

• 파라미터 수가 적고 빠르며 효율적
• 모바일 환경에 최적화된 연산 구조

참고 링크

2) 최고 수준의 정확도가 필요할 경우

EfficientNet-B7 이상의 대형 모델이 유리합니다.

• ImageNet 기준 84% 이상의 높은 정확도
• 동일 연산량 대비 ResNet보다 높은 성능

참고 링크

3) 데이터가 적은 경우

ResNet-50 또는 EfficientNet 소형 모델이 적당합니다.

• ResNet은 학습 안정성이 높아 소규모 데이터에서도 튜닝이 용이
• EfficientNet은 데이터가 너무 적을 경우 학습이 어렵다는 보고도 있음

참고 링크

4) 모델 구조 커스터마이징이 필요한 경우

ResNet이 더 적합합니다.

• 구조가 단순하고 수정이 쉬움
• 연구/제품 개발에서 baseline으로 활용하기 좋음
  참고 링크

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EfficientNet과 ResNet의 상업적 사용 라이선스

EfficientNet과 ResNet 모델 아키텍처 자체는 자유롭게 사용할 수 있으며, 대부분의 구현체는 상업적 사용이 가능한 오픈소스 라이선스를 따르고 있습니다.

• EfficientNet-PyTorch (Apache 2.0): https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch
• EfficientNet 다른 구현(MIT): https://github.com/narumiruna/efficientnet-pytorch
• ResNet은 PyTorch/Keras 등에 기본 포함 (Apache / BSD 등)

다만 ImageNet 데이터셋 자체는 웹 이미지 기반이라 일부 라이선스 문제가 논의되기도 하나,
가중치의 상업 사용 자체가 법적으로 문제되지 않는다는 의견이 일반적입니다.
참고 링크

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차량 모델 분류에 활용 가능한 공개 데이터셋

Stanford Cars (Cars196)

• 196종 차량 모델
• 16,185장 이미지
• Fine-grained vehicle classification 연구에서 가장 널리 사용
  참고 링크

CompCars

• 163개 메이커, 1,716개 차종, 136,726장 이미지
• 웹 이미지 + 감시카메라 이미지 구성
• CCTV 환경과 유사한 정면 차량 이미지 포함
• 비영리 연구용 라이선스
  참고 링크

BoxCars116k

• 116,286장, 693개 차량 클래스
• 다양한 각도와 카메라 환경을 포함
  참고 링크

MIO-TCD

• 78만 장 이상 차량 및 교통 객체 이미지
• 도로·톨게이트 환경에서의 차량 종류 분류에 유용
  참고 링크

이외에도 PKU VehicleID, AI City Challenge 영상 데이터셋 등도 있으나, 일부는 차량 모델에 대한 라벨이 없으므로 목적에 따라 선택해야 합니다.

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이 글에서는 EfficientNet과 ResNet을 차량 모델 분류 관점에서 비교하고, 상황별 모델 선택 가이드와 함께 실제 활용 가능한 공개 데이터셋을 정리했습니다. 목적(정확도·속도·자원·커스터마이징)에 따라 두 모델은 분명한 장단점이 있으므로, 프로젝트 요구사항에 맞춰 선택하는 것이 중요합니다.