북미·유럽 아닌 전 세계 중심 모델
피부 톤·성별·연령 등에서 공정성
정밀도·정확도, 이미지넷보다 높아
향후 메타버스 환경에 유용할 전망
기존보다 덜 편향적인 데이터로 작동하는 비전기술 모델이 나왔다. 북미·유럽 중심이 아닌 전 세계를 중심으로 한 모델이다. 피부 톤, 성별, 연령 등에서 공정성을 끌어올렸다. 정밀·정확도도 다른 모델에 비해 평균치가 월등히 높은 결과도 보였다. 향후 메타버스 환경에 적용하면 이미지로 인한 편향성이 줄어들 전망이다.
메타(Meta)가 컴퓨터 비전 자기감독 모델 ‘시어(SEER, Self-supERvised)’를 '시어 10B'로 업그레이드 했다고 지난 28일 공식 블로그에서 밝혔다. 시어 10B는 파라미터가 10억개인 기존 버전에 비해 파라미터가 100억개에 달한다는 의미를 가졌다.
기존 컴퓨터 비전 시스템은 북미·유럽을 포함한 경제적으로 부유한 국가가 가진 데이터로만 훈련했다. 사회경제적 특성이 다른 국가 이미지에는 잘 작동하지 않는 경우가 많았다. 이번에 메타가 발표한 시어 10B는 범위가 더 넓다. 북미·유럽 지역뿐만 아니라 전 세계 데이터 이미지에 적용돼서다. 해당 모델은 성별, 피부 톤, 연령까지 공정성 성능을 끌어올렸다.
메타 연구진은 시어 10B이 같은 사회적 구성원 속성을 피부 톤, 성별에 상관없이 공정하게 인식하고 있는지 테스트했다. 결과적으로 해당 모델이 기존 모델 뿐만 아니라 '이미지넷(ImageNet)'이 감독·자체 감독하는 모델에 비해 사회 구성원 속성을 더 정확하게 인식했다. 시어 10B가 다양한 성별, 피부색, 그리고 연령대의 사람들에게 잘 작동한다는 결과다.
시어 10B는 기존 모델보다 더 견고하고 정확한 시각적 특징 기능도 갖췄다. 메타는 50개 이상 분야에서 시어 10B 성능을 연구하고 검증했다. 견고성, 위성 이미지, 광학 문자 인식(OCR) 분야 등이 대표적이다. 모두 이전 모델을 지속적으로 능가하는 결과를 보였다. 데이터 큐레이션 없이 인터넷에서 무작위로 이미지를 수집하는 훈련을 받았음에도 해당 모델은 '이미지넷(ImageNet)'에서 훈련받은 모델을 능가했다.
특히 모양이 온전하지 않은 물체를 기존 컴퓨터 비전 시스템보다 더 잘 인식했다. 예를 들어, 신발이 구겨져 있거나 다른 물체에 가져려 있어도 시어 10B는 이를 '신발'로 정확히 인식할 수 있다.
왜곡된 이미지를 식별하는‘이미지 복사 감지 작업’에 대해서도 평가했다. 예를 들어 '카피데이즈(CopyDays)'에서는 평균 정밀도 90.6%를 달성했다. 기존 버전 시어가 달성했던 가장 높은 수치보다 5.1%나 더 높았다.
시어 10B, 메타버스에서 유용하게 활용 전망
연구진은 해당 모델을 통한 컴퓨터 비전 발전은 메타버스를 구축하는 데 중요하다고 밝혔다. 예를 들어, 메타버스에서 요리법을 직접 보여줄 때 사용하는 증강현실(AR) 안경을 만들기 위해서는 시각 세계를 사람처럼 이해하는 체계가 필요하다. 전 세계 어떤 부엌에서도 오류 없이 실감 나게 표현해야 해서다. 향신료, 요리 도구 등 일상적인 물건도 나라마다 생김새가 다르다. 다양한 변형까지 인식할 수 있어야 한다. 이번 업그레이드한 시어 10B가 메타버스에 새로운 장을 연 셈이다.
AI타임스 김미정 기자 kimj7521@aitimes.com
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메타, 공정성 성능 향상된 모델 'SEER 10B' 소개..."기능도 이미지넷보다 월등" - AI타임스
기존보다 덜 편향적인 데이터로 작동하는 비전기술 모델이 나왔다. 북미·유럽 중심이 아닌 전 세계를 중심으로 한 모델이다. 피부 톤, 성별, 연령 등에서 공정성을 끌어올렸다. 정밀·정확도도
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