10억 개 이상의 인스타그램 사진을 학습한 이미지 인식모델 SEER를 페이스북이 발표

 

Facebook이 인스타그램에 게시된 10억 개 이상의 이미지를 이용하여 학습한 이미지 인식 모델 'SEER'를 2021년 3월 2일 발표했습니다. 또한 SEER의 개발에 사용된 '자기 감독 학습'을 가능하게 하는 라이브러리 'VISSL'도 동시에 공개했습니다.

[2103.01988] Self-supervised Pretraining of Visual Features in the Wild

Self-supervised Pretraining of Visual Features in the Wild

VISSL · A library for state-of-the-art self-supervised learning

VISSL · A library for state-of-the-art self-supervised learning

SEER : The start of a more powerful, flexible, and accessible era for computer vision

Facebook AI

기존의 AI를 이용한 화상인식 모델의 대부분은 '감독 학습'을 채택하고 있으며, 수동으로 분류된 데이터 세트를 이용한 학습을 필요로 합니다. 그러나 이번 Facebook이 발표한 SEER는 수동으로 분류된 데이터 세트를 필요로 하지 않습니다. 「자기 감독 학습」을 채용하고 있으며, 인스타그램에 게시된 10억 개 이상의 이미지를 사용함으로써, 높은 이미지 인식 정확도를 획득하는 데 성공했습니다.

ImageNet을 이용한 화상인식 능력 측정 시험 '분류 제도 점수'를 SEER와 SwAV Google이 2020년에 발표한 SimCLRv2, Vision Transformer (ViT)라는 기존 이미지 인식 모델과 비교한 결과는 이렇습니다.

 

그래프의 가로축이 매개 변수 수, 세로축이 이미지 인식 정확도(수치가 높을수록 인식 정도가 높은)를 나타내며, SEER 이미지 인식 정확도가 기존의 이미지 인식 모델을 능가하는 것을 확인할 수 있습니다.

 

Facebook은 "SEER는 자기 감독 학습이 실제 작업에 유용하다는 것을 보여주었습니다. SEER는 유연하며 정확하고 적응력 있는 컴퓨터 비전 모델을 구축할 수 있는 길입니다."라고 말했습니다.

또한 Facebook은 SEER의 개발에 사용된 라이브러리 "VISSL"의 소스 코드를 공개했습니다. "VISSL을 AI 연구 커뮤니티와 공유함으로써 열린 의견 교환이 실시되고, 자기 감독 학습에 관한 연구가 가속화될 것으로 기대하고 있습니다"라며 AI에 의한 화상 인식 모델 연구에 대한 전망을 말했습니다.

 

facebookresearch/vissl

 

또한, SEER의 개발에 인스타그램에 게시된 이미지가 10억 개 이상 사용되고 있기 때문에 미국의 뉴스 매체 CNBC는 "Instagram 사용자는 자신의 이미지가 AI 연구에 이용되고 있다는 것을 알면 놀랄 것"이라고 지적했습니다. 이러한 불안에 대하여 Facebook의 AI 연구소에서 소프트웨어 엔지니어를 담당하고 있는 Priya Goyal 씨는 "우리는 연구 내용을 발표하고, 다른 연구자가 자기 감독 학습을 이용한 교육을 가능하게 하는 오픈 소스 라이브러리를 작성하고 있습니다만, Instagram에 게시된 이미지는 공유하지 않습니다"라고 말하며, Instagram 사용자의 개인 정보를 보호하고 있다고 주장하고 있습니다.

 

Facebook trains A.I. to ‘see’ using 1 billion public Instagram photos