안녕하세요. 지난 포스팅의 [IC2D] Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning (AAAI2017)에서는 Inception 모델과 ResNet의 결합을 통한 새로운 SOTA 성능의 모델인 Inception-ResNet 에 대해서 알아보았습니다. 오늘은 이러한 구조를 더욱 일반화한 PolyNet에 대해서 소개해드리겠습니다. Background 지금까지 저희가 보았던 영상 분류 모델들을 보면 대부분 ResNet 기반의 모델들이였습니다. 다른 변형구조로는 InceptionNet과 ResNet 구조를 결합한 Inception-ResNet과 cardinality를 강조한 multi-path 기반의 ResNex..
안녕하세요. 지난 포스팅의 [IC2D] Deep Pyramid Residual Networks (CVPR2017)에서는 피라미드와 같이 점진적으로 블럭 내의 너비를 점점 늘리는 모델인 PyramidNet을 제안하였습니다. 이때, residual path와 identity path 사이의 사이즈를 맞추기 위해 zero-padded shortcut connection이라는 방법을 도입하였죠. 오늘은 Inception 기반 모델의 변형인 Inception-v4와 residual network와 결합한 Inception-ResNet, 이 두 가지 모델에 대해서 소개해드리도록 하겠습니다. Background 지금까지 저희가 공부했던 많은 영상 분류 모델들은 모두 ResNet을 기반으로 구성되어있음을 알 수 있습니..
안녕하세요. 지난 포스팅의 [IC2D] Densely Connected Convolutional Networks (CVPR2017)에서는 ResNet을 기반으로 블록 내의 계층 간 연결성을 강화한 DenseNet에 대해서 알아보았습니다. 이를 통해서, 더 낮은 파라미터로 충분히 좋은 성능을 낼 수 있다는 것을 검증하였습니다. 오늘도 ResNet 기반의 새로운 모델인 PyramidNet에 대해서 소개해드리도록 하겠습니다. Background ResNet에서는 Residual Block 간의 shortcut path를 도입하여 잔차 학습 (residual learning)이라는 개념을 도입하였습니다. 이를 통해, 기존의 VGGNet과 같이 단순한 모델에서 발생하던 diminish problem이나 gradi..
안녕하세요. 지난 포스팅의 [IC2D] Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks (CVPR2017)에서는 깊이(depth)나 너비 (width)보다 cardinality의 중요성을 강조하는 ResNext를 제안하였습니다. ResNet과 유사한 복잡도를 가지지만 성능 향상은 꽤 높은 편이였죠. 오늘은 계층간의 연결성 (connection)을 강조한 DenseNet에 대해서 소개해드리도록 하겠습니다. Densely Connected Convolutional Networks Recent work has shown that convolutional networks can be substantially deeper, more accurate, a..
안녕하세요. 지난 포스팅의 [IC2D] MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications (arxiv2017)에서는 휴대장치에서도 빠르게 동작할 수 있는 효율적인 모델인 MobileNet에 대해서 소개해드렸습니다. 저희는 이때 처음으로 nn.Conv2d의 인자인 groups에 대해서 알게 되었습니다. MobileNet에서는 이를 depthwise로 사용하여 연산량을 낮추는 데 사용하였죠. 오늘은 ResNet과 InceptionNet을 기반으로 연구된 ResNext에 대해서 소개해드리도록 하겠습니다. Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks ..
안녕하세요. 지난 포스팅의 [IC2D] Wide Residual Networks (BMVC2016)에서는 모델의 깊이 (depth)보다는 너비 (width)에 초점을 맞추어 깊은 모델이 아니더라도 충분히 좋은 성능을 낼 수 있음을 증명하였습니다. 오늘은 효율적인 모델로 유명한 MobileNet에 대해서 소개해드리도록 하겠습니다. MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications We present a class of efficient models called MobileNets for mobile and embedded vision applications. MobileNets are based on a st..
안녕하세요. 지난 포스팅의 [IC2D] Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision (CVPR2016)에서는 GoogLeNet의 발전된 모델인 InceptionNet-V2와 InceptionNet-V3에 대해서 소개시켜드렸습니다. 현재 꽤나 많이 실험 검증 단계에서 쓰이고 있는 Wide Residual Network (WRN)에 대해서 소개해드리도록 하겠습니다. Wide Residual Networks Deep residual networks were shown to be able to scale up to thousands of layers and still have improving performance. However, each fracti..
안녕하세요. 지난 포스팅의 [IC2D] Deep Networks with Stochastic Depth (ECCV2016)에서는 ResNet에서 Stochastic Depth를 적용하여 학습의 효율성과 정규화 효과까지 동시에 얻은 방법에 대해서 설명하였습니다. 지난 포스팅에서는 새로운 네트워크 구조에 대한 설명은 없었습니다. 오늘은 지난 포스팅의 [IC2D] Going Deeper with Convolutions (CVPR2015)에서 제안된 GoogLeNet에서 한 단계 더 발전된 구조인 InceptionNet-V2와 InceptionNet-V3에 대해서 소개해드리도록 하겠습니다. Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision Convolutio..
