이미지 리사이징의 위험성

HN을 보다가 흥미로운 글을 읽게 되어서 공유합니다. 해당 글은 여러 라이브러리에 대해서 Image resizing을 비교한 글입니다. 그림만 봐도 알 수 있는 것 처럼 여러 라이브러리 (Pillow, OpenCV, Tensorflow, Pytorch) 마다 리사이징이 다르게 되는 걸 알 수 있습니다. 이유는 동일한 공식의 알고리즘이라고 하더라도 실제 보간법 (interpolation) 알고리즘 구현이 달라서 그런 것입니다. 그래서 CV 계열 ML 알고리즘 가져다 쓸 때, 어떠한 pre-processing 방법으로 데이터를 전처리한 후 학습했는지도 알 필요가 있습니다. HN 댓글에 보면 추가적인 위험성도 지적하고 있습니다. (color space, clipping, alpha channel 값을 어떻게 처리한 후에 알고리즘 적용하는 지 등) 실제로 알고리즘 공식은 같다고 해도 구현할 때 다양한 라이브러리가 서로 다르게 하는 경우가 많고, 거기다 동일 라이브러리라고 해도 버전에 따라 달라지기도 해서 그냥 라이브러리나 오픈소스를 내부 동작을 잘 모른채로 가져다가만 쓰는 것은 위험할 수 있습니다.

The dangers behind image resizing

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The dangers behind image resizing

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2023년 2월 16일 오후 12:37

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