ResNet-50 Transfer Learning을 통한 예술가 식별 모델 구현

Building an Artist Attribution Model with PyTorch and ResNet-50

Ghazi saoudi2026년 6월 27일5분beginner

AI 요약

Context

예술 작품의 화풍 분석을 위해 딥러닝 모델 구축이 필요했으나, From Scratch 방식의 CNN 학습은 막대한 양의 데이터셋과 컴퓨팅 자원을 요구하는 한계 존재. 특히 붓터치, 색감, 질감 등 세밀한 시각적 특징 추출을 위한 고도화된 Feature Extractor 설계가 핵심 과제로 분석됨.

Technical Solution

ImageNet으로 사전 학습된 ResNet-50 모델을 채택하여 범용적 시각 패턴 인식 능력을 재사용하는 Transfer Learning 전략 수립
특정 예술가의 화풍에 최적화된 분류를 위해 모델의 상위 레이어를 수정하는 Fine-tuning 프로세스 적용
하드웨어 제약을 극복하기 위해 CUDA, MPS(Apple Silicon), CPU를 모두 지원하는 Device Agnostic 환경 구축
화풍의 모호성을 반영하여 단일 결과값이 아닌 Confidence Score 기반의 Top-3 Prediction 로직 설계
PyTorch의 ImageFolder 구조를 활용하여 폴더 경로를 클래스 레이블로 자동 매핑하는 데이터 파이프라인 구성

실천 포인트

1. 소규모 특수 도메인 데이터셋 활용 시 Pretrained Model 기반의 Transfer Learning 우선 검토

2. 분류 모델 설계 시 단순 결과 도출보다 Confidence Score를 포함한 Top-K 결과 제공으로 추론의 불확실성 처리

3. 개발 환경의 파편화를 방지하기 위해 PyTorch의 device 설정 시 다중 가속기(CUDA, MPS) 대응 코드 작성

4. 이미지 분류 프로젝트의 데이터 정합성 확보를 위해 클래스별 명확한 폴더 계층 구조 정의

태그

#Fine-Tuning #PyTorch #Transfer Learning #ResNet-50 #Computer Vision

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