EfficientVit

문서 분류 작업에 적합한 모델을 선택할 때는 몇 가지 요소를 고려해야 합니다. 여기에는 모델의 크기, 입력 이미지의 해상도, 학습 리소스 및 시간, 그리고 문서의 복잡성이 포함됩니다. 제시된 EfficientVit 모델 리스트는 다양한 크기와 해상도를 제공하므로 특정 요구 사항에 맞춰 선택할 수 있습니다.

1. 모델 크기:
   • b 시리즈 (예: b2, b3): 베이스라인 모델로, 일반적인 작업에 적합합니다.
   • l 시리즈 (예: l1, l2, l3): 더 큰 모델로, 더 많은 파라미터를 가지고 있어 복잡한 문서 구조를 더 잘 처리할 수 있습니다.
   • m 시리즈 (예: m0, m1, m2, m3, m4, m5): 중간 크기의 모델로, 균형 잡힌 성능과 효율성을 제공합니다.
2. 입력 해상도:
   • r224, r256, r288, r320, r384: 입력 이미지의 해상도를 나타냅니다. 문서의 세부 사항을 더 잘 포착하려면 더 높은 해상도를 선택하는 것이 좋습니다.

문서 분류 작업을 위해 고려할 수 있는 몇 가지 모델 제안은 다음과 같습니다:

• 문서가 비교적 단순하고 컴퓨팅 자원이 제한적인 경우:
  • efficientvit_b2.r224_in1k 또는 efficientvit_m0.r224_in1k: 작은 크기와 낮은 해상도로 빠른 처리 속도와 낮은 메모리 요구사항을 제공합니다.
• 문서에 다양한 크기와 세부 사항이 포함되어 있고 더 높은 정확도가 필요한 경우:
  • efficientvit_b3.r288_in1k 또는 efficientvit_l2.r256_in1k: 더 큰 모델과 적당한 해상도로 더 복잡한 특징을 학습할 수 있습니다.
• 최고의 성능을 요구하고, 리소스 사용에 제한이 없는 경우:
  • efficientvit_l3.r384_in1k: 가장 큰 모델 중 하나로, 가장 높은 해상도에서 실행하여 문서의 가장 세밀한 부분까지 파악할 수 있습니다.

각 모델의 사전 훈련된 버전을 사용하면 문서 분류 작업을 빠르게 시작할 수 있고, 특히 복잡하고 다양한 문서를 처리할 때 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 실험을 통해 특정 작업에 가장 적합한 모델을 결정하는 것이 중요합니다.