CNN (2) 썸네일형 리스트형 갈아먹는 Image Classification [3] MobilenetV1 들어가며 이번에 살펴볼 논문들은 mobilenet v1입니다. 최근에는 NAS를 이용해서 더 가볍고 성능이 뛰어난 아키텍쳐들을 찾습니다. NAS는 크게 기본 블럭의 구조를 미리 설정하고, 이를 얼마나 깊고 넓게 쌓을 것인가를 강화학습 또는 유전 알고리즘으로 찾도록 동작합니다. 이 때 기본 블럭으로 많이 채택되는 것이 mobilenet v2에 제시된 블럭입니다. 이와 관련된 연구 흐름을 정리하면 아래와 같습니다. 먼저 mobilenet v1은 depthwise separable convolution 기법을 적용한 신경망 아키텍쳐를 제안합니다. mobilenet v2는 이 아키텍쳐를 기반으로 invertible bottleneck 이라는 개념을 추가하여 성능을 개선합니다. 이렇게 발견한 기본 블럭에 NAS를.. 갈아먹는 Object Detection [5] Yolo: You Only Look Once 지난 글 갈아먹는 Object Detection [1] R-CNN 갈아먹는 Object Detection [2] Spatial Pyramid Pooling Network 갈아먹는 Object Detection [3] Fast R-CNN 갈아먹는 Object Detection [4] Faster R-CNN 들어가며 오늘 리뷰할 논문은 real time object detection의 혁명을 몰고 온 yolo입니다. 우선 결과부터 보시죠. Yolo는 2015년에 나온 논문으로 Faster R-CNN에 비하여 부려 6배 가량 빠른 속도를 보입니다. 정확도는 비록 조금 낮다 하더라고 정말 비약적인 발전이라 할 수 있네요! 영향력: Joseph Redmon라는 사람이 1 저자이며 R-CNN의 Ross가 3 저자로.. 이전 1 다음
