Total41 EfficientNet (2019 - Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks) 논문 링크 - https://arxiv.org/abs/1905.11946 EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks Convolutional Neural Networks (ConvNets) are commonly developed at a fixed resource budget, and then scaled up for better accuracy if more resources are available. In this paper, we systematically study model scaling and identify that carefully balancing n arxiv.org 0. Abstract Netwo.. 2023. 9. 22. ResNet (2015 - Deep Residual Learning for Image Recognition) 논문 링크 - https://arxiv.org/abs/1512.03385 Deep Residual Learning for Image Recognition Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with arxiv.org 0. Abstract Deeper network의 train을 이전 네트워크보다 .. 2023. 9. 14. VGGNet (2014 - Very Deep Convolutional Networks For Large-sclae Image Recognition) 논문 링크 - https://arxiv.org/abs/1409.1556 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition In this work we investigate the effect of the convolutional network depth on its accuracy in the large-scale image recognition setting. Our main contribution is a thorough evaluation of networks of increasing depth using an architecture with very small (3x arxiv.org 0. ABSTRACT 3x3 convolut.. 2023. 9. 12. 용어 정리 Feature Map이 Coarse하다 Feature Map의 크기가 입력 이미지보다 작은 경우 입력 이미지의 세부적인 정보가 손실되거나 압축되어 표현되는 것을 의미 Receptive Field 각 뉴런이 입력 데이터에 대해 영향을 미치는 영역 Receptive Field가 작으면 이미지의 전체적인 정보에 접근하기 어려워져 이미지의 큰 특징을 놓치게 됨 그러나 작은 객체나 세부적인 패턴을 인식하는데 효과적임 Backbone Network 비전에서 딥러닝 구조의 Feature Extractor부분을 말하며, 궁극적으로 학습된 모델의예측 정확도를 높이고 계산량을 낮추기 위해 중요함 (도메인 별로 Backbone Network의 특징을 파악하여 활용하는 것이 중요함) 2023. 8. 22. 👨💻Desktop 초기 세팅🔧 연구실에서 1080 데스크탑을 쓰다가 대학원 졸업하시는 분이 계셔서 3060 데스크탑을 쓰게 되었다. 연구실에 처음 들어왔을 때 초기 세팅하는데 어려움을 겪어서 초기 세팅에 도움이 되는 글들을 스크랩 해놨던게 도움이 많이 됐다. 그래도 여러 글들을 조합해서 보는것 보다 내가 직접 정리해두고 나중에 초기 세팅을 하게되면 내 글을 보고 세팅하려고 글을 작성한다. (정확한 정보가 아닐 수 있다) 가상환경을 세팅하고, gpu에 연결하여 학습을 진행하기 위해 pytorch까지 설치해야 한다. 설치해야할 사항은 다음과 같다. anaconda 설치 Nvidia Driver 설치 CuDa Toolkit 설치 cuDNN 설치 Pytorch 설치 이제 순서대로 설치를 해보자 anaconda 설치 https://www.an.. 2023. 8. 22. 이전 1 2 3 4 5 다음
