cnn2 [논문리뷰] 모델을 가볍게 MobileNetV1, Depthwise Separable Convolution 설명 MobileNetV1에 대한 간단한 논문 리뷰입니다. 논문링크 : https://arxiv.org/abs/1704.04861 Abstract 해당 논문에서는 Mobile 기기와 임베디드 비전 어플리케이션을 위한 효율적인(efficient) 모델인 MobileNets를 소개합니다. MobileNet은 depth-wise convolutions를 이용하여 모델의 아키텍쳐를 구성하였으며 간단한 2개의 하이퍼파라미터를 이용하여 지연시간(latency)과 정확도(accuracy)를 절충합니다. 1. Introduction 더 높은 accuracy를 달성하기 위해 Convolutional neural networks는 더 깊고, 복잡해지는게 트렌드였습니다. 하지만 로보틱스, 자율주행 자동차, AR, 사물인식과도 같.. 2021. 4. 26. CNN(Convolutional Neural Networks)에 가변적인 input을 줄 수 있을까 💡 예전부터 궁금했는데, 대충 찾고 넘어간거라서 정리해볼겸 다시 검색해보았고 Is it possible to give variable sized images as input to convolutioal neural network라는 질문으로 stack exchange에 올라와 있어서 번역 및 설명을 추가해보았다. 원문은 Q. 을 클릭하면 나온다. Q. CNN에 가변적인 input을 줄 수 있을까(Is it possible to give variable sized images as input to convolutioal neural network) Object Detection을 위한 input 사이즈가 가변적인 CNN을 만들 수 있을까요? 가능하다면 어떻게 해야하나요? 부가질문) 하지만 우리가 이미지를 .. 2019. 9. 13. 이전 1 다음
