`img_size`를 조정한다는 것

img_size를 조정하는 것은 데이터와 모델 아키텍처에 따라 다양한 영향을 미칠 수 있습니다. 일반적으로, 이미지 크기를 조정할 때 몇 가지 고려사항이 있습니다:

1. 모델 아키텍처: 일부 딥러닝 모델은 특정 입력 크기에 최적화되어 설계될 수 있습니다. 예를 들어, 많은 컨볼루션 신경망(CNN)은 224x224, 256x256 등 특정 크기의 이미지에 대해 사전 훈련되어 있습니다. ResNet34의 경우 표준 입력 크기는 224x224입니다.

2. 성능: 이미지 크기를 늘리면 일반적으로 모델이 더 많은 세부 정보를 학습할 수 있지만, 계산 비용과 메모리 요구량도 증가합니다. 큰 이미지는 더 정밀한 패턴을 포착할 수 있지만, 학습 시간이 길어지고 더 많은 GPU 메모리를 필요로 합니다.

3. 데이터셋: 사용하는 데이터셋의 원본 이미지 크기와 품질도 중요합니다. 원본 이미지가 작은 경우 크게 확대하면 이미지 품질이 저하될 수 있으며, 이는 모델의 학습에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

이미지 크기 설정 방법

img_size = 32에서 img_size = 64로 변경하는 것은 합리적인 선택일 수 있습니다. 하지만 숫자를 설정할 때는 아래와 같은 방법을 고려할 수 있습니다:

• 2의 거듭제곱: 컴퓨터 비전에서는 일반적으로 2의 거듭제곱 크기 (예: 32, 64, 128, 256)를 사용하는 것이 효율적입니다. 이러한 크기는 컴퓨터 메모리 관리와 GPU 최적화에 유리합니다.
• 모델 요구 사항: 모델이 요구하는 입력 크기를 고려하거나, 다양한 사전 훈련된 모델의 표준 입력 크기를 참조할 수 있습니다.
• 실험: 다양한 크기로 실험을 수행하여 최적의 크기를 결정합니다. 성능과 계산 비용 간의 균형을 찾는 것이 중요합니다.

img_size를 조정하는 것은 딥러닝 모델의 성능에 직접적인 영향을 미치므로, 다양한 설정으로 실험하면서 최적의 값을 찾는 것이 좋습니다.