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Jul 24. 2021
1등보다 빛나는 2등, VGG-16
[야만인] 인공지능 발전의 뒷이야기
세상에는 많은 대회가 있습니다.
이미지를 정확히 맞추는 알고리즘 대회도 존재하죠.
바로 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge), 일명 '이미지넷 대회'입니다.
2014년 이 대회에서 2등을 한 VGG넷(VGGNET)이
1등을 한 구글넷(GoogLeNET)보다 각광을 받고 있는데요.
VGG넷이 CNN(Convolutional Neural Network) 학습의 표준모델로까지 자리 잡을 수 있었던 이유는
CNN의 기본 아키텍처인 Convolution Layer, Pooling Layer, Fully Connected Layer만을 사용해서 만들었기 때문입니다.
다른 모델에 비해 배우기 쉬운 것이죠.
VGG-16 모델은 아래와 같이 구성되어 있습니다.
앞의 그림을 부연 설명하자면
VGG 모델을 만든 곳은 옥스포드 대학 연구팀(Visual Geometry Group)입니다.
엔드류 지세르만 Andrew Zisserman 과 카렌 시몬얀 Karen Simonyan 이 주축이 되어 만들었습니다.
VGG팀의 지도교수 엔드류 지세르만 Andrew Zisserman 은
컴퓨터비전 분야의 대가입니다.
컴퓨터비전 연구원에게 부여하는 최고의 영예인 마아 프라이즈 Marr Prize 를 3회나 수상한 유일한 인물이죠.
지세르만 교수는
이미지만을 보고 3D로 구현하는 MVG(Multiple View Geometry) 기법 등
인간이 풀지 못하는 문제를 '컴퓨터비전'으로 풀 수 있음을 보여주었습니다.
리차드 하틀리 Richard Hartley 와 함께 저술한 책은 컴퓨터비전계의 교과서처럼 여겨지고 있습니다.
2012년 이미지넷 대회에서 딥러닝을 활용한 알렉스넷 AlexNet 이 우승하면서 딥러닝이 인기를 얻자
지세르만 Andrew Zisserman 교수는 제자인 카렌 시몬얀 Karen Simonyan 과 컴퓨터비전에 딥러닝을 결합해보자는 아이디어를 냅니다.
그렇게 그들은 알렉스넷과 유사한 VGG-F(Fast), VGG-M(Middle), VGG-S(Slow)라는 초기모델을 만들어 냈고,
이를 더 발전시킨 VGG넷으로 2014년 이미지넷 대회 준우승이라는 쾌거를 이루어낸 것이랍니다.
2014년 이미지넷 대회 준우승 이후 지세르만 교수는 구글 딥마인드 DeepMind 에 스카웃되었고,
카렌 시몬얀 역시 구글 딥마인드에 들어가 알파고 제로 프로젝트에 참여하는 등
활발한 연구를 계속하고 있습니다.
한편 VGG팀은 지속적인 연구를 통해 2015년 VGG-Face를 개발했는데
4대 얼굴인식 알고리즘 중 하나로 인정받고 있답니다.
