Meta가 2023년 8월 31일에 영상 처리 모델 "DINOv2"의 라이센스를 CC BY-NC 4.0에서 Apache License 2.0으로 변경한다고 발표했습니다. 상용 이용에 관한 제한이 사라져, 보다 자유롭게 모델을 이용하는 것이 가능해졌습니다. 동시에 모델의 공정성을 평가하기 위한 데이터 세트 「FACET」도 출시되었습니다.
Announcing the commercial relicensing and expansion of DINOv2, plus the introduction of FACET
Announcing the commercial relicensing and expansion of DINOv2, plus the introduction of FACET
While FACET is for research evaluation purposes only and cannot be used for training, we’re releasing the dataset and a dataset explorer with the intention that FACET can become a standard fairness evaluation benchmark for computer vision models and help
ai.meta.com
DINOV2는 지도학습으로 훈련된 모델이며 이미지를 물체별로 세분화하는 "시맨틱 이미지 세그멘테이션"이나 깊이를 추정하는 "단안 심도 추정" 등 다양한 영상 관련 태스크를 파인 튜닝 없이 해내는 것이 특징입니다. 아래의 영상을 보시면 알 수 있듯이 강아지가 달리고 있는 영상에서 '머리', '몸통', '다리' 등을 깔끔하게 세그멘테이션 분리하는 능력을 가지고 있습니다.
그 외, DINOv2에 대한 자세한 정보는 아래를 참고하세요.
Meta가 영상 처리 모델 「DINOv2」를 발표, 장래에는 프롬프트로 VR 환경도 만들 가능성
Meta가 2023년 4월 17일에 영상 모델을 훈련하는 새로운 기술인 'DINOv2'를 발표했습니다. 자기 교사 학습에 의해 영상을 고도로 이해하는 이 신기술에 의해, 장래에는 간단한 지시나 프롬프트로부터
doooob.tistory.com
2023년 4월의 DINOv2 발표 당시에는 CC BY-NC 4.0 라이센스로의 제공되어, 상용 이용이 불가했지만, 2023년 8월 31일부터는 오픈 소스 라이센스인 Apache License 2.0 으로 제공되어, 상용 · 비상용을 불문하고 자유롭게 이용이 가능해졌습니다. 동시에 DINOv2를 이용하여 '시맨틱 이미지 세그멘테이션' 및 '단안 심도 추정'을 수행하는 코드도 공개되었습니다.
또한 Meta는 AI가 공정하고 공평하다는 것을 보장하기 위해, 분류 · 탐지 · 세분화 및 이미지 검색 작업에서 컴퓨터 비전 모델의 공정성을 평가하기 위한 새로운 포괄적 벤치 마크로서 「FACET」 데이터 세트를 출시했습니다.
「FACET」는 5만 명을 포함한 3만 2,000장의 이미지로 구성되어 있으며, 인간의 주석에 의해 연령과 성별, 피부색, 헤어스타일, 직업 등의 라벨이 붙여져 있습니다.
FACET를 이용하면, 「스케이트 보더라고 인식되는 비율은 남녀 간에 얼마나 다른가」라든지, 「피부색에 의해 인식율이 얼마나 달라지는가」 등에 대하여 모델을 테스트하는 것이 가능합니다.
「DINOv2」,「OpenCLIP」,「SEERv2」라는 3개의 모델로 테스트한 결과는 아래와 같습니다. 그림의 왼쪽에는 모델 이름, 아키텍처 및 교육에 사용한 데이터 세트가 나열되어 있으며, 오른쪽에는 테스트 결과가 표시됩니다. 양극단 그룹의 인식률 차이를 스코어로 사용하기 때문에 값이 낮은 쪽이 보다 공정하고 공평한 모델입니다. 남녀 간의 차이에 대해서는 OpenCLIP에 미치지 못했지만, 연령이나 피부색에 관해서는 DINOv2가 가장 뛰어난 퍼포먼스를 발휘했습니다.
또한 FACET 데이터 세트에 대해서는 연구 용도에만 한정하여 배포되고 있으며, 다운로드하려면 Meta에 따로 신청하여 허가를 받아야 합니다.
https://ai.meta.com/datasets/facet-downloads/
FACET Dataset
ai.meta.com
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