ResNet (Residual Network)
ResNet (Residual Network)
ResNet(Residual Network)은 2015년 발표된 잔차 학습(residual learning) 기반의 CNN으로, 컴퓨터 비전에서 가장 영향력 있는 백본 중 하나예요. 층을 깊이 쌓을수록 오히려 어려워지던 문제를, 입력을 그대로 우회시키는 잔차 연결(skip/shortcut connection) 로 해결했어요.
ImageNet에서 152개 층까지 깊게 쌓으면서도 오류율 3.57%를 기록해 ILSVRC 2015 분류 태스크 1위를 차지했어요. 이후 거의 모든 현대 비전 모델의 백본으로 쓰이며, 오늘날에도 torchvision 등에서 널리 사용돼요.
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- 개요: 잔차 학습 프레임워크
- torchvision 사용법: resnet50 로드와 전처리
- 모델 변형: ResNet 계열 크기별 구성