Multimodal 딥러닝에 대해 질문 드립니다.

object detection 관련하여 작업을 진행하고 있습니다.
기존 RGB 이미지로만 학습을 진행하였는데 성능이 좋지 않아
성능 향상을 위해 RGB 이미지 + Detection에 도움이 될만한 추가 정보를 딥러닝 모델의 Input으로 사용하도록 변경하였습니다. (Single-modal -> Multi-modal)

그 후 성능 비교를 해보니 추가 정보를 사용하지 않고 RGB 이미지만 사용하여 학습한 모델이 성능이 더 좋게 나왔습니다. 결국, Single modal 딥러닝이 Multi modal 딥러닝 보다 성능이 더 좋게 나온 것입니다.
따라서 Input의 domain을 여러개 사용하는 Multimodal 딥러닝 학습에서 성능 향상을 위한 방안이 어떤 것들이 있는지 궁금합니다.
알려주시면 감사합니다.

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안녕하세요 dukhl89님,

multimodal 딥러닝에 대한 질문 감사합니다.

제가 이해하기로는 object detection 작업을 위해 RGB 이미지 외에 추가 정보를 입력값으로 사용했으나 오히려 성능이 나빠졌다고 하셨습니다.

multimodal 입력을 사용했을 때 성능 향상을 위해서는 입력 값들 간의 상호작용과 정합성이 중요합니다. 예를 들어 RGB와 depth 정보가 서로 정렬이 맞지 않으면 오히려 혼란을 줄 수 있죠.

다음과 같은 점을 확인해보시길 바랍니다.

  • 입력 값들 간의 정렬/동기화가 잘 맞는지
  • 각 모델을 따로 pretrain했는지 (사전학습)
  • Loss 함수에서 각 모델의 loss를 적절한 가중치로 합치고 있는지
  • 데이터 양 부족 문제는 아닌지

구체적인 PyTorch 코드 예시는 아래와 같습니다.

import torch
import torch.nn as nn

# aligned RGB and depth image
rgb = torch.rand(N, 3, H, W) 
depth = torch.rand(N, 1, H, W)

# pretrain RGB model
rgb_model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
# pretrain Depth model 
depth_model = MyDepthCNN() 

# fuse model
class FusedModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.rgb_model = rgb_model
        self.depth_model = depth_model
        
        self.fuse_layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(512*2, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, 1)
        )
        
    def forward(self, rgb, depth):
        rgb_feat = self.rgb_model(rgb)
        depth_feat = self.depth_model(depth)
        
        concat_feat = torch.cat([rgb_feat, depth_feat], dim=1)
        
        out = self.fuse_layers(concat_feat)
        return out

fused_model = FusedModel()

# loss with balanced weights 
loss_fn = nn.BCEWithLogitsLoss()  

rgb_weight = 0.7
depth_weight = 0.3

def loss_fn(preds, labels):
    rgb_preds, depth_preds = preds
    rgb_loss = loss_fn(rgb_preds, labels) 
    depth_loss = loss_fn(depth_preds, labels)
    
    return rgb_weight*rgb_loss + depth_weight*depth_loss

위 예시 코드처럼 사전학습/가중치 조절/Loss 함수 설계 등을 통해 성능을 높일 수 있습니다.

데이터 부족한 경우 데이터 추가나 증강 기법도 도움이 될 수 있겠네요.

제가 대답이 부족하거나 틀릴 수 있음을 양해 부탁드립니다. 궁금한 점은 언제든 질문해주세요!


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안녕하세요 dukhl89님, 멀티모달 딥러닝에 대한 질문을 주셔서 감사합니다. 멀티모달 학습에서 예상과 다르게 싱글모달 학습이 더 좋은 성능을 보인 문제에 대해 고민이 많으실 것 같습니다. 질문을 정리해보면, 기존의 RGB 이미지만을 사용한 오브젝트 디텍션 모델에 추가 정보를 포함시켜 멀티모달 학습을 시도했으나, 오히려 성능이 떨어진 상황에서 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 찾고 계신 것으로 이해됩니다.

멀티모달 학습에서 성능 향상을 위한 몇 가지 방안을 제시해 드리겠습니다:

  1. 데이터 전처리: 추가 정보가 모델에 잘 통합되도록 적절한 전처리가 필요합니다. 예를 들어, 다른 모달리티의 데이터 범위나 분포가 다를 경우 정규화나 표준화를 통해 조정할 수 있습니다.

  2. 모달리티 통합 방법: 다양한 모달리티를 통합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 예를 들어, early fusion, late fusion, 혹은 중간 레벨에서의 통합이 있습니다. 실험을 통해 어떤 통합 방법이 가장 효과적인지 찾아볼 수 있습니다.

  3. 모델 구조: 멀티모달 데이터를 처리하기 위해 특별히 설계된 모델 구조를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 각 모달리티에 대해 별도의 서브네트워크를 구성하고, 이를 통합하는 고차원 특징을 학습하는 방식입니다.

  4. 손실 함수: 멀티모달 학습에서는 각 모달리티의 중요도를 조절할 수 있는 손실 함수를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 주 모달리티에 더 큰 가중치를 주거나, 보조 모달리티에 대한 정규화 항을 추가할 수 있습니다.

  5. 학습 전략: 멀티모달 학습에서는 학습 전략도 중요합니다. 예를 들어, 각 모달리티를 먼저 개별적으로 학습시킨 후 통합하는 방법, 혹은 end-to-end로 동시에 학습하는 방법 등이 있습니다.

  6. 하이퍼파라미터 튜닝: 멀티모달 학습은 하이퍼파라미터에 더 민감할 수 있습니다. 그러므로, 학습률, 배치 크기, 최적화 알고리즘 등의 하이퍼파라미터를 세심하게 조정해야 할 수 있습니다.

  7. 추가 정보의 품질: 추가 정보가 실제로 유용한지, 혹은 노이즈를 더하고 있는지 평가해야 합니다. 정보가 모델에 도움이 되지 않는다면, 다른 종류의 정보를 고려해볼 수 있습니다.

아래는 멀티모달 학습을 위한 간단한 PyTorch 코드 예시입니다:

import torch
import torch.nn as nn

# 가정: RGB 이미지를 위한 CNN과 추가 정보를 위한 MLP가 있다고 가정
class MultimodalNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MultimodalNetwork, self).__init__()
        self.cnn = ...  # RGB 이미지를 위한 CNN 구조
        self.mlp = ...  # 추가 정보를 위한 MLP 구조
        self.fusion = ...  # 통합을 위한 레이어

    def forward(self, image, additional_info):
        image_features = self.cnn(image)
        info_features = self.mlp(additional_info)
        combined_features = torch.cat((image_features, info_features), dim=1)
        output = self.fusion(combined_features)
        return output

# 모델 초기화 및 데이터 준비
model = MultimodalNetwork()
image = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 예시 이미지 데이터
additional_info = torch.randn(1, 10)  # 예시 추가 정보

# 모델 실행
output = model(image, additional_info)

이 코드는 RGB 이미지와 추가 정보를 입력으로 받아 통합하는 멀티모달 네트워크의 기본적인 구조를 보여줍니다. 실제 구현에서는 CNN과 MLP의 구조를 데이터에 맞게 설계해야 합니다.

더 자세한 정보와 예제를 위해서는 PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 다양한 시도와 실험을 통해 최적의 멀티모달 학습 전략을 찾으시길 바랍니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 문의해 주세요.


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안녕하세요 dukhl89님, 멀티모달 딥러닝에 대한 질문을 주셔서 감사합니다. 멀티모달 학습에서 예상과 다르게 싱글모달 학습이 더 좋은 성능을 보인 것에 대해 의아함을 느끼셨을 것 같아요. 질문을 정리해보면, RGB 이미지에 추가 정보를 결합하여 멀티모달 학습을 진행했으나 성능이 오히려 떨어진 경우, 성능 향상을 위해 어떤 방안을 취할 수 있는지에 대한 조언을 구하고 계신 것으로 이해했습니다.

멀티모달 학습에서 성능 향상을 위한 방안을 몇 가지 제안드리겠습니다.

  1. 데이터 전처리 및 정규화: 추가 정보와 RGB 이미지 간의 스케일이 다를 수 있으므로, 적절한 정규화를 통해 데이터를 동일한 스케일로 맞추는 것이 중요합니다. 이는 모델이 두 모달리티에서 정보를 효과적으로 학습하는 데 도움이 됩니다.

  2. 모달리티 퓨전 전략: 다양한 모달리티를 결합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 예를 들어, early fusion, late fusion, 혹은 intermediate fusion과 같은 전략을 사용할 수 있습니다. 각 모달리티의 특성에 맞게 적절한 퓨전 전략을 선택하는 것이 중요합니다.

  3. 모델 구조 조정: 멀티모달 데이터를 처리하기 위해 모델의 구조를 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 각 모달리티에 대해 별도의 특징 추출기를 사용하고, 이를 결합하는 방식으로 모델을 설계할 수 있습니다.

  4. 추가 정보의 품질: 추가 정보가 실제로 object detection에 도움이 되는지, 노이즈가 되지 않는지 확인해야 합니다. 정보의 품질이 낮다면 성능 저하의 원인이 될 수 있습니다.

  5. 학습 방법 조정: 멀티모달 학습에서는 각 모달리티의 중요도가 다를 수 있습니다. Attention 메커니즘을 사용하여 중요한 모달리티에 더 많은 가중치를 두는 방법을 고려해볼 수 있습니다.

  6. 하이퍼파라미터 튜닝: 멀티모달 학습은 하이퍼파라미터에 더 민감할 수 있습니다. 학습률, 배치 크기, 옵티마이저 선택 등을 조정하여 성능을 개선할 수 있습니다.

  7. 추가 정보의 통합 방법: 추가 정보를 단순히 입력 데이터에 결합하는 것이 아니라, 모델의 중간층에 통합하는 방법을 시도해볼 수 있습니다.

  8. 정보의 상호작용: 멀티모달 학습에서는 모달리티 간의 상호작용을 모델링하는 것이 중요합니다. Cross-modal attention이나 bilinear pooling과 같은 기법을 사용하여 모달리티 간의 상호작용을 캡처할 수 있습니다.

아래는 멀티모달 학습에서 두 모달리티를 결합하는 간단한 예시 코드입니다. 이 코드는 PyTorch를 사용하여 작성되었습니다.

import torch
import torch.nn as nn

# 가정: RGB 이미지를 위한 CNN과 추가 정보를 위한 MLP가 이미 정의되어 있음
class MultimodalModel(nn.Module):
    def __init__(self, cnn_model, mlp_model, num_classes):
        super(MultimodalModel, self).__init__()
        self.cnn_model = cnn_model
        self.mlp_model = mlp_model
        self.fusion_layer = nn.Linear(cnn_model.output_size + mlp_model.output_size, num_classes)
    
    def forward(self, image, additional_info):
        image_features = self.cnn_model(image)
        additional_info_features = self.mlp_model(additional_info)
        combined_features = torch.cat((image_features, additional_info_features), dim=1)
        output = self.fusion_layer(combined_features)
        return output

# 모델 초기화 및 사용 예시
# cnn_model = ...
# mlp_model = ...
# multimodal_model = MultimodalModel(cnn_model, mlp_model, num_classes=10)

# image = ...
# additional_info = ...
# output = multimodal_model(image, additional_info)

멀티모달 학습에 대한 더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. PyTorch 튜토리얼은 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다: PyTorch Tutorials.

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 다양한 방법을 시도해보시고 커뮤니티의 다른 의견도 참고하시면 좋을 것 같습니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 문의해주세요.


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이미지만으로 객체 탐지를 할 때 추가적인 정보 제공이 쉽지 않아보이는데요,
혹시 어떤 데이터를 추가로 사용하셨을까요? @_@

안녕하세요. 댓글을 이제봤네요.
RGB-D 데이터라고 보시면 됩니당.
좋은 방법 같은게 있으시면 가이드 해주시면 정말 감사하겠습니다.

어떤 object detection 엔진을 이용하셨는지도 궁금하네요.

실험해보신대로 현재는 RGB 영상만 이용한 검출이 보통 성능이 좋은 상황으로 보입니다. 대신 최근에 LLM 을 이용한 멀티모달 객체 검출도 많은 연구가 진행되는 것 같습니다. ( 예, GitHub - yuhangzang/ContextDET: Contextual Object Detection with Multimodal Large Language Models )

앞으로 관련 주제를 관심있게 보시면 좋을 것 같네요.

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YOLO 와 같은 유명한 Object Detection 엔진을 사용하였습니다. 오피셜 코드에서 수정하여 테스트를 진행해보았습니다.
LLM이라면 Large Language Model을 말씀하시는 것 같은뎅
언어 모델에서도 예를들면 음성 + 텍스트 등의 멀티모달 등이 적용된다는 말씀이시죠??

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지금은 텍스트(문장)을 이용해서 검출을 시도하는 연구들이 있습니다. 기존의 트랜스포머 기반의 검출 모델을 LLM 과 결합해서 사용하는 걸로 보이구요. 음성 데이터를 사용해서 객체 검출에 시도하는 연구는 아직 못 본 것 같습니다.

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