TIL 2023.06.09

오늘도 ai를 손을 봤다.

먼저 어제 말한 인도형님 영상을 보면서 U2-Net을 이용해 학습을 해줬는데

콜랩 GPU 런타임이 4시간만에 끝나버려서 학습이 중간에 끊겨버렸다.

500 에폭 중 7에폭까지만 돌릴 수 있었다.

한 에폭에 40분이나 걸리는...

 

학습하다 만 모델로 테스트 해봤는데

어제 만든 거 보다 시간도 더 오래 걸리고 성능도 별로였다.

학습만 제대로 되면 성능은 진짜 괜찮을 거 같은데 시간이 너무 오래 걸린다.

모델 용량이 500메가가 넘으니 그걸 불러오는 데도 오래걸린다.

 

그래서 기존 토치비전의 다를 모델들도 사용해보았다.

FCN_RESNET50 - 기존 사용하던 모델, 시간 가장 오래 걸리고, 성능은 가장 좋다.

LRASPP_MOBILENET_V3_LARGE - 가장 가벼운 모델, 시간 가장 적게 걸리고, 성능은 가장 안좋다.

DEEPLABV3_MOBILENET_V3_LARGE - 위 둘의 중간정도 시간과 성능

 

배포했을 때 테스트 다시 하면서 어떤 모델을 사용할 지 결정해야겠다.

 

또 다른 아이디어로 딥페이크 기술을 이용해 기존 사진에 사용자들의 얼굴을 합성하는 건 어떨 지 생각해봤다.

https://faceswap.akool.com

Face Swap by Akool | Online Face Swap Tool

여기서 API도 제공해주기에 봤는데

가격이 너무 비싸다