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이번에 리뷰할 논문은 "EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks" 이다. 본 논문에서 제안한 EfficientNet은 ImageNet 데이터셋의 classification task에 SOTA에 달성하였다. 본 논문의 부제목을 살펴보면 "CNN 모델들을 모델 scaling하는 방법에 대해 다시 생각해보자" 이다. 즉, 모델을 scaling하는 방법들에 대해 실험을 하여 보다 효율적인 성능을 내도록 하는 것이 본 논문의 목적인데, 이 효율적이라 함은 적은 파라미터의 수로 좋은 성능을 낸다는 것에 있다. 다음 figure와 같이 모델의 파라미터 수와 정확도를 비교한 표이다. 다른 모델들은 파라미터의 수가 많아지는 것에 비..

이번에 리뷰할 논문은 "Squeeze-and-Excitation Networks" 이다. SENet은 2017년 ImageNet 대회에서 우승을 차지한 모델이다. top-error가 2.251%로 사람의 error rate 인 5%보다 적은 수치를 달성하기도 했다. 논문의 제목을 읽어보면 Squeeze(짜내다)와 Excitation(활성화) 한 network라고 한다. 본 논문에서는 기존의 어떤 모델들과도 적용할 수 있는 SE block이라는 것을 제안했는데 이때 이 블럭의 과정이 squeeze하고 excitation을 한다고 하여 SE block이라고 한다. SE block은 기존 모델인 VGGNet, GoogLeNe, ResNet 에 첨가되어 성능이 향상되는 동시에 하이퍼 파라미터는 많이 늘지 않아서..

이번에 리뷰할 논문은 "Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks " 이다. CNN의 성능을 높이기 위해 가장 먼저 드는 생각은 깊고(dimension) 넓게(scale) 만드는 것이다. 하지만 본 논문에서는 저 두가지가 아닌 cardinality를 키우는 것에 초점을 맞추었다. cardinality : the size of the set of transformations (똑같은 형태의 블록 개수) Split - Transform - Merge 즉, 같은 block을 반복하여 구축하는 것이 모델의 깊이와 넓이를 크게 가져가는 것보다 정확도에 더 큰 영향을 미친다는 것인데 이는 Inception module과 비슷한 형태를 가진다. res..

이번에 리뷰할 논문은 "MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications" 이다. MobileNet은 말 그대로 모바일 기기에서 동작할 수 있도록 성능 저하를 최소화하면서 모델을 크게 경량화하는 것을 목표로 하였다. 2017년도 당시 사용되는 CNN 모델들은 분명 성능은 좋았지만 모델의 size가 너무 커진다는 단점이 있었다. 물론 데이터 센터와 같이 고성능의 환경에서는 무리없이 돌아가겠지만 문제는 모바일과 같이 고성능이 아닌 환경에서는 돌아가지도 않는다는 것이다. 즉 본 논문의 핵심은 파라미터를 줄이는데에 있었고 이를 위해 사용한 기법이 크게 3가지가 있다. Depthwise Separable Convol..

이번에 리뷰할 논문은 "Deep Residual Learning for Image Recognition" 이다. 이 논문에서 소개하는 모델은 ResNet이라 불리며 이미지넷 이미지 인식 대회(ILSVRC)에서 1등을 차지하였다. 모델의 깊이가 깊어지게되면 모델의 성능 역시 상승하게 된다. 하지만 vanishing gradient와 같이 모델의 깊이가 깊어지게 되면 생기는 문제들 역시 존재하기에 아무런 대책없이 무작정 모델의 layer을 높이는 것은 정답이 아니다. 하지만 ResNet은 무려 152개의 layer을 쌓았으며 VGGNet보다 복잡도가 낮은 엄청난 성과를 보여주었다. Residual Learning 앞서 말했던 것처럼 CNN은 모델의 깊이가 깊어질수록 학습할 수 있는 feature가 증가하게 ..

이번에 리뷰할 논문은 "Going deeper with convolutions" 이다. 이 논문에서 나온 이른바 GoogLeNet은 이미지넷 이미지 인식 대회(ILSVRC)에서 앞서 설명한 VGGNet을 이기고 우승을 차지한 모델이다. GoogLetNet은 VGG-19보다 더 깊은 22층으로 구성된 알고리즘이다. GoogLeNet은 1 x 1 와 같이 작은 사이즈의 convolution 층을 사용했다는 점과 층을 깊게 쌓아 모델의 성능을 개선하려한 점에서 VGGNet과 유사한 점들이 많다. 하지만 GoogLeNet만의 독특한 점이 있었는데 바로 인셉션(Inception)이다. Architecture 위 figure가 GoogLeNet의 구조이다. 앞서 말했던 것처럼 층이 총 22개 존재함을 볼 수 있다...