[나는 리뷰어다] 만들면서 배우는 파이토치 딥러닝

본 포스터는 한빛미디어에서 [나는 리뷰어다]를 통해 책을 지원받아 작성한 리뷰 포스터입니다. 

이번 책은 확실히 다양한 테스크(Image Classification, Object Detection, Semantic Segmentation, Open Pose, GAN, Anomaly Detection, Transformer 등)에 대해서 데이터 로더부터 모델을 직접 짜서 학습까지 연습할 수 있는 책입니다. 일반적으로 딥러닝 공부의 경우 논문을 읽는 것이 시작이기에, 데이터 로더를 어떻게 작성하고 네트워크를 짜야하는지에 대해서는 부족한 부분이 있습니다. 이미지 세그멘테이션 모델인 PSPNet을 예로 들면, Pascal VOC 데이터셋을 가져와서 이를 어떻게 로더로 불러올지, 모델을 어떻게 작성하고, 학습은 어떻게 하고 예측할지에 대해서 잘 작성되어있습니다. 특히, PSPNet 논문을 읽으면서 아쉬운 점은 PPM 구조에 대해서는 논문에 설명이 잘 나오지만 백본에 대해서는 설명이 없는데 그러한 부분까지 어떻게 구현되어있는지 잘 확인할 수 있습니다. 그렇기에, 이 책만 보더라도 해당 테스크의 베이스라인 코드를 작성하는데에는 두려움이 없이 참고할 수 있겠다라는 생각이 들었습니다. 

 

하지만, 구현체에 대한 코드 설명은 충분한데 논문 자체에 대한 설명은 부족해서 따로 논문은 읽어봐야 이해하기 수월하다는 점입니다. 그리고, 7장의 경우는 주석은 한글로 되어있는데 입출력은 일본어로 되어있어서 많이 아쉬웠습니다. 그래도, 개인적으로 올해 읽었던 딥러닝 책중에서는 가장 좋았던 책이라고 생각합니다. 코드 부분에 대해서 설명이 잘 나와있고, 테스크 또한 다양하게 있어서 대회를 주로 나가는 제가 참고하기에는 좋았습니다. 

 

요약하면, 딥러닝의 초급을 떼고 중급으로 넘어가는 분들에게 추천합니다. 특히, 코드에 대한 설명이 주를 이루고 기본적인 부분에 대해서는 설명이 없기에 초급자가 보기에는 어려울거라 생각합니다. 또한, 딥러닝 테스크의 여러 분야를 보고 싶은 분에게 추천합니다. 개인적으로 저는 연구분야인 세그멘테이션 이외에도 Object Detection, Anomaly Detection 등 다양한 분야를 공부하기에 좋았습니다. 하지만, 한가지 분야에 대해서만 공부하시는 분들이면 좀 부담스러운 책이 될 것 입니다.