논문리뷰

AlexNet

오늘의 논문리뷰는 VGGNet입니다. VGGNet은 2014년 ImageNet Challenge에서 Top-5 Accuracy 92.7%를 달함으로써 GoogleLeNet 다음으로 2위를 차지 했습니다. VGGNet은 'Very Deep Convolutional Net

안녕하세요. 오늘은 ResNet에 이어 GooglLeNet(Inception v1) 에 대해서 알아보려고 합니다. GoogLeNet은 2014년 VGGNet을 이기고 우승을 차지한 알고리즘 입니다. 해당 모델은 19층의 레이어를 가지는 VGGNet보다 좀 더 깊은 22

안녕하세요. 이번에 리뷰 해 볼 논문은 바로 SPPNet(Spatial Pyramid Pooling Network)입니다. 만약 Object Detection task에 대해서 공부를 해보신 분이라면 아마 들어 본 적 있으실거에요. 이번 포스트에서는 SPPNet이 무엇

오늘은 2017년 CVPR에 발표된 Xception(Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions)에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 우선 이 Xception의 경우 전에 설명 드렸던 Inception 설명

오늘 알아볼 논문리뷰는 MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Application입니다. 다들 Mobile이라는 단어에 대해서 들어보셨을 것이라 생각하는데요. Mobile이라는 뜻은

안녕하세요. 이번 논문리뷰는 DenseNet(Densely Connected Convolutional Networks)입니다. DenseNet은 2017년에 발표된 논문으로 CVPR에 best paper를 받아았습니다. 그러면 DenseNet이 어떻게 best pape

안녕하세요. 이번에 리뷰 해볼 논문은 SqueezeNet(SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size) 입니다. Squeeze라는 단어에서 알 수 있듯이 해당 논문은

안녕하세요. 이번 논문 리뷰는 ShffleNet(ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices)입니다. ShuffleNet은 전에 올려드렸던 MobileNet과 방향성

Image Classification Resnet이번에 리뷰하게 될 논문은 Deep Residual Learning for Image Recognition입니다. 이 논문은 ResNet이라고 알려져있습니다. 이 ResNet은 2015년도에 ILSVRC에서 우승을 하였고