In quali casi è necessario scegliere i backbone e quando si può usare ResNet50?

La scelta tra utilizzare un backbone predefinito, come ResNet50, e crearne uno personalizzato dipende dal compito e dai requisiti del modello.

Quando usare ResNet50:

• Se il compito riguarda il riconoscimento delle immagini ed è simile a quelli per cui ResNet50 è stato addestrato.
• Quando è importante la velocità di sviluppo e una buona precisione senza bisogno di tuning approfondito.
• In risorse limitate per l’addestramento da zero.

Quando creare un backbone personalizzato:

• Se il compito è specifico e richiede un’architettura particolare (ad esempio, elaborazione di immagini mediche o dati non standard).
• Quando si deve ottimizzare il modello per restrizioni hardware specifiche (dispositivi mobili, sistemi embedded).
• Se si desidera migliorare la qualità attraverso la personalizzazione dell’architettura e l’addestramento da zero o il fine-tuning.

Pertanto, ResNet50 è un buon punto di partenza e un backbone di base, mentre la creazione di uno personalizzato è giustificata in casi con requisiti specifici e necessità di massima ottimizzazione.