📰 오늘 배운 것

얼굴의 위치를 찾아내는 일에도 GPU가 사용될 수 있다. (누군가는 이것을 보고 당연한 것 아니냐고 생각할 수 있지만 나는 몰랐다.) 나는 GPU가 머신 러닝에서 학습을 할 때만 사용되는 줄 알았다. 이렇게 알고 있었기 때문에 다음과 같은 의문이 항상 남아 있었다.

• 얼굴 인식은 이미 학습된 모델로 하니까 무언가 학습시킬 일도 없는데 당연히 CPU에서 처리하는 것 아닌가? 왜 GPU도 사용한다고 하지?

• 다른 영상의 인식률을 보면 굉장히 좋고 빠른데 내가 짠 코드로 실행하면 왜 이렇게 정확도가 떨어지지? 조명이나 캠이 별로인가? ㅋㅋ(GPU로 해보기 전까진 느린 줄도 몰랐음)

• 내가 참고한 프로젝트 (딥러닝 얼굴인식 기술을 활용한 방문자 출입관리 시스템
  설계와 구현)에서는 왜 이렇게 비싼 장비(NVIDIA Jetson Nano, 약 14만원)를 사용했지? 그냥 영상을 찍어서 컴퓨터에 와이파이로 보내고 컴퓨터에서 처리하면 되는 것 아닌가?

다른 의문점들이 더 남아 있었는데 잘 기억이 나지 않는다. 아무튼 마지막 질문에서 더 확실히 알아보게 되었고, dlib의 hog 버전(CPU 사용)과 cnn 버전 (GPU 사용)의 차이를 깨닫게 되면서 많은 질문들이 해결됨과 동시에 희열을 느낄 수 있었다. 내가 진행하던 예제는 hog 즉, CPU만을 사용했기 때문에 이렇게 부정확한 결과를 보였던 것이다.

결과적으로 조도가 낮거나 얼굴이 멀리 떨어져 있을 때, 혹은 측면을 바라보고 있을 때 CPU만을 사용했을 때보다 훨씬 개선되었다.

얼굴을 정말 잘 찾는다. 무조건 GPU를 써야겠다는 욕심이 생긴다.