[일반] 이미지처리는 vit가 나음 아니면 convnext가 나음

[익명(118.235)]

트랜스포머 어텐션 원리는 대충 이해 했음

내가 하려는게 이미지는 아니고 그냥 matrix 분석인데

이건 cnn으로 처리하는게 맞는거 같아서 공부중임

요즘 cnn은 vit나 convnext로 하는거 같은데

둘 중 뭐가 나음??

matrix 크기는 input 160x160, output도 160x160인데

output 크기는 달라질수도 있음

[딥삣삐 1(218.155)]

vit는 cnn계열이 아님

[익명(118.235)]

잉 classification에 사용하고 이미지 구간별로 어텐셜구조 만들어서 그런줄 알았네

[익명(104.28)]

@ㅇㅇ(118.235) cnn이 뭔지 다시 공부해와

[딥삣삐 2(106.102)]

매트릭스데이터면 걍 xgboost 같은거나쓰지 뭐하로 딥러닝을 씀

[딥삣삐 2(106.102)]

댓글보니까 이미지데이턴데 이미지가 뭔 매트릭스 데이터냐 rgb도 안넣냐? 닌 그냥 밑시딥이나 처음부터 봐라

[익명(211.199)]

전공자도 아니고 나도 하기 싫은데 위에서 시켜... 이미 크기 작은 매트릭스에서는 autoencoder로 해서 결과 어느정도 나왔고 좀더 나아가서 transformer나 눈 낮춰서 unet 쓰려고 했어 어차피 코드 복붙해서 내가 가진 데이터만 넣으면 될줄알았는데 코드가 생각보다 어렵게 짜여져있네ㅋㅋ 기한이 얼마 없어서 알려준 xgboost로 한번 해볼게

[딥삣삐 3(106.102)]

이미지는 xgboost같은걸로은 성능안나오니까 하지말고 이미지로 뭘하고싶냐(분류 탐지 분할) 에 따라 써야할 모델이 달라지는데 잘모르는 비전공자한테 짬때리는거보면 ai 전문적으로 하는곳은 아닐거같고 그럼 그냥 단순 이미지 분류만 시키는거같은데 그럼 cnn모델 직접불어와서 쓰던가 resnet같은거 불러와서 쓰면됨