Image Detection 모델에 적합한 loss 함수

이미지 객체 검출(Object Detection) 작업을 수행하는 경우, 일반적으로 사용되는 손실 함수로는 "지역화 손실 (Localization Loss)"와 "분류 손실 (Classification Loss)"가 결합된 "지역화-분류 손실 (Localization-Classification Loss)"이 사용됩니다. 이러한 손실 함수들은 객체 검출 모델의 성능을 향상시키는 데 중요합니다.

1. 지역화 손실 (Localization Loss):
   • 지역화 손실은 모델이 객체의 위치를 정확하게 예측하도록 돕습니다. 보통는 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)나 평균 절대 오차(Mean Absolute Error, MAE)를 사용합니다. 예측된 바운딩 박스의 좌표와 실제 바운딩 박스의 좌표 간의 차이를 측정합니다.
2. 분류 손실 (Classification Loss):
   • 분류 손실은 모델이 각 바운딩 박스에 대한 객체의 클래스를 정확하게 예측하도록 돕습니다. 일반적으로는 교차 엔트로피 손실(Cross-Entropy Loss)를 사용합니다. 예측된 클래스 확률과 실제 클래스 레이블 간의 차이를 측정합니다.
3. 지역화-분류 손실 (Localization-Classification Loss):
   • 객체 검출 작업에서는 지역화 손실과 분류 손실을 결합하여 하나의 종합적인 손실 함수로 사용합니다. 이는 객체의 위치와 클래스 예측을 모두 고려하여 모델을 학습시키는 데 도움이 됩니다.

일반적으로 객체 검출 모델에서 사용되는 손실 함수로는 "R-CNN", "Fast R-CNN", "Faster R-CNN", "YOLO (You Only Look Once)", "SSD (Single Shot MultiBox Detector)", "RetinaNet" 등의 다양한 아키텍처에서 사용되는 손실 함수가 있습니다. 이들 아키텍처는 지역화와 분류를 동시에 처리하며, 지역화와 분류 손실을 적절하게 조합하여 최종 손실을 계산합니다.

어떤 객체 검출 모델을 사용하느냐에 따라 정확한 손실 함수의 형태와 계산 방식이 다를 수 있으므로 해당 모델의 문서나 논문을 참고하여 어떤 손실 함수를 사용해야 하는지 확인하는 것이 중요합니다.