카카오맵, CLIP 선분류·OOD 필터링으로 이미지 분류 모델 개발 기간 단축

카카오맵은 리뷰 이미지 분류 모델 개발 시 약 20만 장의 데이터를 수집했으나, 전체 레이블링에 드는 시간을 줄이기 위해 CLIP 모델을 활용한 Zero-shot 분류로 전체 데이터의 약 40%를 선분류하여 학습 데이터셋을 구축했습니다. 주 모델로는 구조적 효율성이 높은 ConvNext를 선정했으며, 이는 ResNet 대비 학습 및 수렴 속도가 우수함을 확인했습니다. 또한, 스팸 카테고리의 넓은 분포로 인한 오분류를 해결하기 위해 Confidence score 기반의 OOD 필터링(Temperature scaling 적용)을 후처리로 추가하여 스팸 분류의 보수성과 정확도를 강화했습니다.