CNN기반의 이미지 분류 모델은 객체 탐지, 객체 추적, 행동 분류와 같은 연구에서 Backbone으로 사용되고 있다. CNN기반의 이미지 분류 모델은 이미지의 화소에 민감하게 반응하여 학습 결과에 큰 차이가 존재할 수 있다. 만약 이미지의 화질이 높다면 객체 탐지와 객체 추적 등의 분야에서 더 작은 객체를 탐지할 수 있다. 하지만 화질이 높은 이미지의 경우 GPU Resource를 많이 차지하며, 낮은 배치 사이즈로 모델의 학습 및 테스트 속도가 저하 될 수 있다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 CNN모델에서 보다 높은 정확도를 보이면서 빠른 속도로 학습 할 수 있는 이미지 화질에 대한 연구를 진행하고자 한다