우잉's Development

이번에 리뷰할 논문은 MobileNets: Efficient Convolution Neural Networks for Mobile Vision Application입니다. Abstract Xception에서 Depthwise separable convolution을 활용하여 감소한 파라미터 수 만큼 층을 쌓아 성능을 높이는데 집중했습니다. MobileNet은 반대로 경량화에 중점을 뒀습니다. 경량화에 중점을 둔 이유는 핸드폰이나 임베디드 시스템 같이 저용량 메모리 환경에 딥러닝을 적용하기 위해서 모델 경량화가 필요하기 때문입니다. Introduction 합성곱 신경망은 대중화 되면서 컴퓨터 비전에서 흔하게 됬습니다. 일반적으로 더 높은 정확도를 높이기 위해서 더 깊고 복잡한 네트워크를 만드는 것이 일반적..

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제 처음 포스팅할 논문은 Mask R-CNN입니다. 이제 막 딥러닝 논문을 시작하려는 제가 Mask R-CNN을 보기엔 다른 논문 또는 개념들이 부족합니다. 계속 추가적으로 공부하고 포스팅하며 관련 포스팅도 추가하고 수정하면서 공부할 계획입니다. 잘못된 부분이 있거나 궁금하신 사항 있으시면 언제든지 댓글 부탁드립니다. 자! 그럼 저의 첫 논문 리뷰 스터디를 시작하겠습니다! Mask R-CNN논문을 리뷰하기 전에 instance segmentation에 대해 짚고 넘어가겠습니다. a) 사진에서는 이미지에 있는 object를 bottle, cup, cube로 분류 b) 사진에서는 그 object들이 어디에 위치해 있는지 표시 c) 사진에서는 b에서 좀 더 세심하게 틀을 표시, cube는 다같은 보라색으로 표..