한글논문 (2) 썸네일형 리스트형 YOLOv4 : Object detection의 최적의 속도와 정확도 이번 포스팅에서는 YOLOv4의 논문을 리딩해보겠다. 저번 포스팅에서도 최대한 논문의 전반적인 내용을 다루면서 쉽게 설명하려고 노력 했으나.. 여간 어려운 작업이 아닐 수 없다. 각설하고 YOLOv4의 논문을 읽어보자. 요약 논문의 저자는 요약의 첫 시작부분에서 CNN의 정확도를 향상 시킬 수 있는 featrue들이 많다고 말한다.(여러가지 모델들에 대한 내용을 말하는 듯 하다) 대용량의 데이터셋 에서 이런 feature 조합에 대한 테스트와 결과의 이론적인 설명이 필요하다고 하며, 어떤 feature들은 소규모의 데이터셋 에서만 작동한다고 말한다. (요약부에서 feature는 모델을 설계할 때 사용되는 다양한 layer들을 이야기 한다) 이 중에 범용적이게(모든 모델 구조에서 영향력을 가질 수 있는) .. CSPNet : CNN의 학습능력을 향상 시킬 수 있는 새로운 Backbone SOTA를 확인하다 읽었던 CSPNet에 대해 작성해보려고 한다. 논문의 제목은 CSPNET: A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN 으로 직역 하자면 이 포스팅의 제목과 같이 CNN의 학습능력을 향상 시킬 수 있는 새로운 백본 이라고 한다. 엄청나게 자신감 있는 논문 제목이라고 느껴진다. 그럼 논문에 내용에 대해 정리해보겠다. 요약 요약의 첫 시작 부분에는 신경망은 컴퓨터 비전 영역에서 놀라운 발전을 이뤘지만 이 고급 기술들은 값싼 장치를 가진 사람들에게 이용되지 못하고 있다고 소개하고 있다. (실제로 GPU없는 환경에서 딥러닝하기란 쉽지 않다.) 컴퓨팅 파워가 낮은 환경이 감당하기 힘든 연산량을 완화시킬 수 있는 모델이 Cross St.. 이전 1 다음
