이 글은 제가 공부한 것을 정리한 글입니다. 잘못된 내용이 있다면 댓글로 지적 부탁드립니다. 감사합니다.
Coarse-grained classification 과 Fine-grained classification 의 차이
Coarse-grained 의 사전적 정의는 "결이 거친", "조잡한" 입니다. 곡식을 낱알로 분리하는 작업을 "grain" 이라고 할 수 있는데, 이를 거칠고 큼직큼직하게 할지, 곱고 세밀하게 할지에 따라서 Coarse 와 Fine 으로 나누어 표현한다고 이해할 수 있습니다.
Coarse-grained classification
Coarse-grained classification 은 Cifar10, Cifar100, MNIST 등의 데이터셋을 사용해 classification 하는 것이 Coarse-grained classification 의 예시입니다.
Fine-grained classification
Fine-grained classification 은 Coarse-grained classification 보다 더 세밀하게 classification 을 한다고 이해할 수 있습니다. Stanford dogs 가 가장 유명한 Fine-grained classification dataset 인데, 아래 이미지를 보시면
이미지 출처 [1]
"개" 라는 동물종 안에서 더 세세하게 "개의 품종"을 classification 하기 위한 데이터셋임을 알 수 있습니다. Fine-grained classification 은 Coarse-grained classification 보다 상대적으로 비슷한 특징을 가진 classs 들을 분류하는 것이라고 이해할 수 있습니다.
[1]: https://towardsdatascience.com/dog-breed-classification-hands-on-approach-b5e4f88c333e
