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이번에 리뷰할 논문은 Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation 입니다. https://paperswithcode.com/paper/encoder-decoder-with-atrous-separable Papers with Code - Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation 🏆 SOTA for Semantic Segmentation on PASCAL VOC 2012 test (Mean IoU metric) paperswithcode.com 본 논문에서 제안한 모델은 DeebLab 시리즈 중 v3+ ..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/co796k/btrUSzf8ikW/XqVkH22aM41kIzPJeL1tR0/img.png)
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..