안녕하세요. 오늘은 IEEE TPAMI2018에 게재승인된 모델 경량화 관련 모델인 ThiNet에 대해서 소개하도록 하겠습니다. ThiNet: Pruning CNN Filters for a Thinner NetThis paper aims at accelerating and compressing deep neural networks to deploy CNN models into small devices like mobile phones or embedded gadgets. We focus on filter level pruning, i.e., the whole filter will be discarded if it is less important. An effeieeexplore.ieee.org Ba..
안녕하세요. 오늘은 ICCV2017에 게재된 Deformable Convolution이라는 논문을 소개하도록 하겠습니다. Deformable Convolutional NetworksConvolutional neural networks (CNNs) are inherently limited to model geometric transformations due to the fixed geometric structures in its building modules. In this work, we introduce two new modules to enhance the transformation modeling capacity of CNNsarxiv.org Background최근 컴퓨터 비전 기술은 객체 인식..
안녕하세요. 오늘 리뷰할 논문은 ECCV2018에 나왔던 Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection이라는 논문입니다. 이번 논문도 역시 Object Detection을 위한 논문이기는 하나 본 논문에서 제안하는 RFB는 현재 다양한 Segmentation task에서도 활용되고 있기 때문에 충분히 읽어볼만한 가치가 있는 논문입니다. Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object DetectionCurrent top-performing object detectors depend on deep CNN backbones, such as ResNet-101 and Inception, ..
안녕하세요. 오랜만에 논문 리뷰를 하게 되었습니다. 오늘 리뷰할 논문은 CVPR2020에서 등재된 EfficientDet:Scalable and Efficient Object Detection이라는 논문입니다. 비록 제가 Object Detection과 관련된 공부는 거의 해보지는 않았지만 지식을 넓히는 차원에서 간단하게 정리해보도록 하겠습니다. EfficientDet: Scalable and Efficient Object DetectionModel efficiency has become increasingly important in computer vision. In this paper, we systematically study neural network architecture design cho..
