딥러닝 기반 이미지 분류 모델 성능 평가 지표 분석 및 비교 연구

1. 서론

딥러닝 기반 이미지 분류 모델의 성능 평가는 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 과제다 의료 영상 분석 자율 주행 객체 인식 등 다양한 응용 분야에서 이미지 분류의 정확성은 시스템의 신뢰성과 직결되기 때문이다 딥러닝 기술의 발전으로 이미지 분류의 정확도는 눈부시게 향상되었지만 모델 성능을 객관적으로 평가하고 서로 다른 모델을 비교하는 일은 여전히 어려운 문제로 남아 있다 다양한 성능 평가 지표들이 존재하며 각 지표는 모델의 특징을 다르게 반영하기 때문에 상황에 맞는 지표를 선택하는 것이 매우 중요하다 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기반 이미지 분류 모델의 성능을 다각적으로 평가할 수 있는 여러 지표들을 심층적으로 분석하고 실제 데이터셋을 이용한 실험을 통해 각 지표의 강점과 약점을 비교 분석하여 최적의 지표 선택에 대한 가이드라인을 제시하고자 한다 이 연구는 컴퓨터공학 또는 인공지능 관련 학부 수준에서 진행되며 전문적인 수식이나 이론보다는 이해하기 쉬운 설명에 중점을 둘 것이다
이미지 분류는 입력된 이미지를 사전에 정의된 여러 클래스 중 하나로 분류하는 작업이다 딥러닝 기반 이미지 분류 모델은 주로…