차량 인식 시스템을 만들다 보면 이런 욕심이 자연스럽게 생깁니다.이 이미지에서차량 대분류(승용 / RV / 트럭…),모델(소나타 / 그랜저…),색상(흰색 / 검정 / 회색…)을 한 번에 뽑아낼 수 없을까?모델을 태스크별로 하나씩 따로 만들면학습 스크립트도 여러 개,배포할 모델도 여러 개,추론할 때마다 이미지도 여러 번 넣어야 해서확실히 번거롭습니다.이걸 깔끔하게 정리해주는 방법이 바로 멀티태스크 러닝(Multi-Task Learning) 입니다.실제 코드로 구현하면 “멀티헤드 분류(multi-head classification)” 구조에 가깝고요.아래에서는 EfficientNet을 백본으로 쓰고,large / medium / small 세 가지 분류를 한 번에 예측하는 구조와 학습 코드를 같이 보면서실제..

차량 색상 분류는 교통 관제, 톨게이트 과금 시스템, 교통 분석, 자율주행 보조 등 여러 분야에서 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 차량 색상 분류에 자주 사용되는 EfficientNet과 ResNet을 중심으로,왜 이 두 모델이 적합한지,구조와 성능을 어떻게 비교할 수 있는지,톨게이트·데이터센터 환경에서는 어떤 모델을 선택하는 것이 좋은지,사용할 만한 공개 데이터셋과 라이선스 주의점은 무엇인지간략히 정리합니다.1. EfficientNet과 ResNet이 차량 색상 분류에 적합한 이유EfficientNet과 ResNet은 모두 이미지 분류에서 검증된 CNN 아키텍처로, 색상처럼 시각적 특징 기반의 분류 작업에 매우 잘 맞습니다.수백만 개의 파라미터를 통해 저수준 색 정보부터 고수준 형태까지 학습 가능조..

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.EfficientNet과 ResNet이 차량 모델 분류에 적합한 이유ResNet: 깊고 안정적인 학습 구조ResNet은 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 ..

LLM(Large Language Model) 기술이 발전하면서, 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 기반의 챗봇은 외부 지식 소스를 활용하여 답변의 정확성과 신뢰도를 높이는 강력한 방법으로 자리 잡았습니다. 하지만 RAG 시스템의 성능을 객관적으로 평가하고, 문제의 원인이 검색(Retrieval) 단계에 있는지 생성(Generation) 단계에 있는지 파악하여 개선하는 것은 어려운 과제입니다.이때 DeepEval이 유용하게 활용될 수 있습니다. DeepEval은 LLM 애플리케이션, 특히 RAG 시스템의 성능을 체계적으로 평가하고 개선하기 위한 강력한 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 이 글에서는 DeepEval이 무엇인지, 어떤 평가 지표를 제공하는..

BERTScore란 무엇인가?자연어 처리(NLP)에서는 생성된 문장의 품질을 평가하는 것이 매우 중요합니다. 전통적으로는 BLEU, ROUGE, METEOR와 같은 지표들이 사용되어 왔습니다. 하지만 이들 지표는 단어나 n-gram 수준에서의 중복에 의존하기 때문에, 의미적으로 유사하지만 단어가 다른 문장에 대해서는 낮은 점수를 줄 수 있다는 단점이 있습니다.이러한 한계를 극복하기 위해 BERTScore가 제안되었습니다. BERTScore는 단순한 단어 매칭이 아니라 문장 내 단어 임베딩의 의미적 유사도를 기반으로 문장을 평가합니다.BERTScore의 핵심 개념BERTScore는 이름 그대로 BERT와 같은 사전학습 언어 모델을 활용하여, 입력 문장과 참조 문장의 각 단어에 대해 임베딩을 생성하고 이들 ..