딥러닝 모델을 공부하다 보면 종종 등장하는 개념들이 있습니다. 특히 컴퓨터 비전 분야에서는 Cascade 모델, Pyramid 모델, Hourglass 모델, 그리고 Autoencoder(오토인코더) 같은 구조가 자주 활용됩니다.
처음 들으면 모두 비슷하게 들릴 수 있지만, 각각의 모델은 구조와 목적, 그리고 활용 분야에서 분명한 차이를 갖고 있습니다. 이 포스트에서는 이 네 가지 모델을 비교하며 쉽게 설명해 드리겠습니다.
1. Cascade 모델
1.1 개념
Cascade 모델은 여러 개의 작은 모델을 연속적으로 연결(cascade) 해 문제를 점진적으로 해결하는 방식입니다.
처음에는 간단한 예측을 하고, 이후 단계에서 점점 더 정밀하게 보정하거나 후처리하는 식이죠.
1.2 대표 예시
- Cascade R-CNN: 객체 탐지에서 물체의 경계 박스를 점점 더 정확하게 조정하는 방식
1.3 장점
- 복잡한 문제를 여러 단계로 나누어 처리하여 계산 효율을 높임
- 단계별로 보정하면서 정확도 향상
2. Pyramid 모델
2.1 개념
Pyramid 모델은 이미지나 피처를 다양한 스케일에서 동시에 다루는 구조입니다.
큰 물체는 고해상도에서, 작은 물체는 저해상도에서 더 잘 보이기 때문에, 여러 해상도를 함께 활용하는 것이 특징입니다.
2.2 대표 예시
- FPN (Feature Pyramid Network): CNN 피처를 계층적으로 병합하여 다양한 크기의 객체를 탐지
2.3 장점
- 다양한 크기의 객체를 동시에 인식 가능
- 해상도가 다른 피처 맵을 활용하여 정확도 향상
3. Hourglass 모델
3.1 개념
Hourglass(모래시계) 모델은 구조적으로 인코딩 → 병목 → 디코딩으로 구성되어 있습니다.
입력을 점점 압축했다가, 다시 확장하면서 로컬과 글로벌 정보를 통합하는 구조입니다.
3.2 대표 예시
- Stacked Hourglass Network (2016): 사람의 관절 위치를 추정하는 데 사용됨
3.3 장점
- 다양한 해상도의 정보를 동시에 활용 → 키포인트 추정 등에서 매우 효과적
- 대칭적인 구조로 업샘플링 시 정보 손실이 적음
4. Hourglass vs. Autoencoder: 무엇이 다를까?
Hourglass 모델과 Autoencoder는 구조적으로 비슷해 보일 수 있습니다. 둘 다 입력을 압축했다가 복원하는 구조이기 때문인데요, 사실은 목적과 출력 방식에서 큰 차이가 있습니다.
4.1 공통점
| 항목 | 설명 |
|---|---|
| 구조 | 인코더 → 병목 → 디코더 |
| 사용 기술 | Convolution, Pooling, Upsampling 등 |
| 특징 | 입력 정보를 압축했다가 다시 복원함 |
4.2 차이점 비교
| 항목 | Hourglass 모델 | Autoencoder |
|---|---|---|
| 목적 | 예측(예: 키포인트, 히트맵) | 입력 재구성 |
| 출력 | 원래 입력과 다른 형태 (예: 히트맵) | 입력과 거의 같은 결과 |
| 병목 지점 역할 | 다양한 해상도 정보 통합 | 의미 있는 잠재 표현 생성 |
| 구조 | 대칭적 (거울 구조) | 대칭적일 수도 있고 아닐 수도 있음 |
| 활용 분야 | 자세 추정, 키포인트 검출 | 노이즈 제거, 차원 축소, 이상 탐지 |
4.3 구조 예시 (텍스트 도식)
[입력 이미지]
↓
[인코더: 압축]
↓
[병목 지점]
↓
[디코더: 복원]
↓
[출력]- Autoencoder: 입력 = 출력 (예: 고양이 → 고양이)
- Hourglass: 입력 ≠ 출력 (예: 사람 사진 → 관절 위치 히트맵)
5. 마무리 정리
| 항목 | Cascade | Pyramid | Hourglass | Autoencoder |
|---|---|---|---|---|
| 주요 목적 | 점진적 정밀화 | 다중 스케일 처리 | 예측 정확도 향상 | 입력 재구성 |
| 대표 구조 | Cascade R-CNN | FPN | Stacked Hourglass | Variational AE 등 |
| 주요 분야 | 객체 검출 | 객체 검출, 분할 | 키포인트 추정 | 이상 탐지, 표현 학습 |
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