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[IC2D] Searching for MobileNetV3 (ICCV2019)

2023.09.11

안녕하세요. 지난 포스팅의 [IC2D] Progressive Neural Architecture Search (ECCV2018)에서는 효율적인 NAS 알고리즘을 위해 searching space를 획기적으로 줄이고 전체 모델을 학습하기 않고 각 모델들의 성능을 대략적으로 유추할 수 있는 predictor에 대한 내용을 보았습니다. 오늘 역시 주제는 NAS입니다. 하지만 지금까지 보았던 MobileNetV1 및 MobileNetV2를 기반으로 구성되었기 때문에 쉽게 이해할 수 있습니다. Searching for MobileNetV3 We present the next generation of MobileNets based on a combination of complementary search techni..

논문 함께 읽기/Data Augmentation (DA)

[DA] CutMix : Regularization Strategy to Train Strong Classifier with Localizable Features (ICCV2019)

2023.04.04

안녕하세요. 오늘은 컴퓨터 비전 최고 학회 중 하나인 ICCV에 2019년에 억셉된 논문인 "CutMix : Regularization Strategy to Train Strong Classifier with Localizable Features"를 리뷰해보도록 하겠습니다. CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features Regional dropout strategies have been proposed to enhance the performance of convolutional neural network classifiers. They have proved to be effective for gu..

[IC2D] Searching for MobileNetV3 (ICCV2019)

[DA] CutMix : Regularization Strategy to Train Strong Classifier with Localizable Features (ICCV2019)

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