안녕하세요. 지난 포스팅의 [IC2D] ShuffleNet: An Extreme Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices (CVPR2018) 에서는 depthwise separable convolution을 깊게 쌓으면 생기는 문제점을 해결하기 위해 pointwise group convolution과 channel shuffle 연산을 적용한 ShuffleNet을 제안하였습니다. 이를 통해, 기존의 효율적인 대표 모델인 MobileNet보다 훨씬 효율적인 모델을 구현하였습니다. 오늘은 새로운 어텐션 기반의 모델로 영상 분류에서 굉장히 유명한 SE (Squeeze-and-Excitation) Net에 대해서 소개해드리도록 하겠습니다. Squee..
안녕하세요. 지난 포스팅의 [IC2D] Residual Attention Network for Image Classification에서는 CNN에서 어텐션 (attention)이라는 개념을 도입한 RAN에 대해서 소개시켜드렸습니다. 오늘은 MobileNet에 이어 효율성을 극한으로 강조한 논문인 ShuffleNet에 대해서 소개해드리도록 하겠습니다. Background 최근 나온 수많은 합성곱 기반의 신경망들은 인간의 한계를 뛰어넘어 ILSVRC 대회에서도 굉장히 높은 성능을 보여왔습니다. 하지만, 이러한 모델이 발전될 수록 그만큼 연산량 및 복잡도가 크게 증가하기 때문에 이를 실생활에서 활용하기는 어려운 측면이 있었습니다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 모델을 단순하게 만드는 pruning, comp..
안녕하세요. 지난 포스팅의 [IC2D] Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions (CVPR2017)에서는 Inception 모델의 최종 변형 구조인 Xception에 대해서 소개해드렸습니다. Xception은 실제로 많은 논문에서 ResNet과 같이 다양한 downstream task에서 backbone으로 사용되고 있으며 특히 Deepfake detection에서 많이 활용되고 있는 추세입니다. 오늘은 지금까지 성능을 향상시키기 위한 파라미터였던 깊이, 너비, cardinality, diversity가 아닌 attention의 개념을 컴퓨터 비전에 접목한 RAN에 대해서 소개시켜드리도록 하겠습니다. Background Attentio..
안녕하세요. 지난 포스팅의 [IC2D] PolyNet: A Pursuit of Structural Diversity in Very Deep Networks (CVPR2017)에서는 CNN 모델의 diversity를 강조하여 Inception 모델의 새로운 변형 구조인 PolyNet을 제안하였습니다. 오늘은 Inception 모델의 최종버전이라고 할 수 있는 Xception에 대해서 소개해드리도록 하겠습니다. Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions We present an interpretation of Inception modules in convolutional neural networks as being an intermediat..
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..
