ResNet4 [X:AI] RetinaNet 논문 리뷰 논문 원본 : https://arxiv.org/abs/1708.02002 Focal Loss for Dense Object DetectionThe highest accuracy object detectors to date are based on a two-stage approach popularized by R-CNN, where a classifier is applied to a sparse set of candidate object locations. In contrast, one-stage detectors that are applied over a regular, dense samplarxiv.org 1. Abstract & Introduction본 논문 시점 기준 Object Detection .. 2025. 2. 3. [X:AI] EfficientNet 논문 리뷰 EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks논문 원본 https://arxiv.org/abs/1905.11946발표 영상 https://www.youtube.com/watch?v=BfqNoIeNzyg&t=601s발표 자료 (오타 ICLR 2019 -> ICML 2019) EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural NetworksConvolutional Neural Networks (ConvNets) are commonly developed at a fixed resource budget, and then scaled up for better accu.. 2024. 4. 3. [파이썬 딥러닝 파이토치] Part 4. Computer Vision-2 CIFAR-10 데이터에 Augmentation 기법을 이용해 모델의 성능 향상시키기transform 함수를 사용하여 해당 이미지를 50% 확률로 좌우 반전 시킴모델 정확도가 67.26%(기존 CNN 모델 65.98%, 대략 1.28% 상승) CIFAR-10 데이터에 ResNet 모델 적용해 성능 향상시키기고급 CNN 모델인 ResNet 적용한 결과 82.57% 정확도(Augmentation이 적용된 CNN 67.26%, 15.31% 상승)CIFAR-10 데이터에 파이토치에서 제공하고 있는 레퍼런스 모델 불러와 적용ResNet34(pretrained = False) 모델 구조만 불러오고 파라미터는 특정 Initializer에서 랜덤으로 샘플링 값 이용정확도 79.47% (Augmentation이 적용된 .. 2024. 1. 19. [밑시딥1] Chapter 8. 딥러닝 더 깊은 신경망으로(손글씨 숫자를 인식하는 심층 CNN)합성곱 계층 모두 3x3 크기의 작은 필터, 활성화 함수는 ReLU층이 깊어지면서 채널 수가 더 늘어남(16,16,32,32,64,64)풀링 계층을 추가하여 중간 데이터의 공간 크기를 점차 줄여감마지막 단의 완젼연결 계층에서는 Dropout 계층 활용가중치 초깃값은 He 초깃값 사용, Adam을 사용해 가중치 매개변수를 최적화 정확도를 더 높이려면 -> 앙상블 학습, 학습률 감소, 데이터 확장 등 데이터 확장손쉬운 방법이면서도 정확도 개선에 아주 효과적이미지를 일부 잘라냄 (crop)좌우를 뒤집 (flip)회전에 의한 변형(rotate)이동에 의한 변형(translation)크기수정(rescale)밝기변화(lighting condition) 등 층.. 2024. 1. 18. 이전 1 다음
