# DenseNet
[CV] Computer Vision (Week 4)
FC Layer(Fully, Connected Layer, Fully Connected Neural Network)의 경우 피쳐맵에 대해서 모든 텐서에 대해 내적을 하게 된다. 모든 텐서에 대해서 파라미터가 사용되기 때문에 1) 파라미터 개수가 증가하는 한계점이 있다.
[논문리뷰] VoVNet - An Energy and GPU-Computation Efficient Backbone Network for Real-Time Object Detection
DenseNet은 다양한 receptive field를 Dense connection을 통해 중간 feature들을 보존하여 객체 탐지에서 좋은 성능을 보인다.하지만 DenseNet backbone인 모델은 속도가 느리고 자원 사용 효율이 떨어진다. 이를 해결하기 위해
[논문 리뷰] Densely Connected Convolutional Networks
최근 합성곱 신경망은 layer 사이에 더욱 짧은 connection을 포함하면서 지속적으로 깊어지고 정확해지고 효율적으로 되고 있다.DenseNet은 각 레이어를 모든 다른 레이어와 이어준다.전통적인 합성곱 신경망은 $L$개의 레이어를 갖고 있다면 $L$개의 연결을
✨Case Studies, Practical Advices for Using ConvNets
LeNet-5, AlexNet, ZFNet, VGG-16, GoogLeNet, ResNet
[CNN에서 DenseNet까지] 컴퓨터 비전 모델 변천사
Convolution 합성곱Channel 채널Filter 필터StridePadding 패딩Pooling 풀링CNN, Convolutional Neural Network 요약Convolution 레이어 과 Pooling 레이어Convolution 정의 필터를 이용하여 입
DenseNet
ResNet에서는 degradation을 identity mapping으로 해결하면서 gradient flow를 원활하게 하면 layer를 더 쌓으면서 성능향상도 기대할 수 있다는 점을 밝혔다. 그러면 극단적으로 모든 layer를 mapping하면 어떻게 될까?
[D&A 운영진 딥러닝 스터디] 3주차 2차시
이미지 분류 모델을 측정하기 위한 데이터로 가장 많이 사용하는 데이터셋2만 개 이상의 클래스와 약 1400만장의 이미지로 구성ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) 대회에서 사용Yann LeCun 교수가
[논문리뷰] Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet)
DenseNet 논문이 발표될 당시 resnet을 비롯한 여러 논문에서의 연구 결과에서 layer에 "shorter connection" 을 포함하고 있다면 network를 좀더 깊게쌓을 수 있고 학습을 용이하게 만든다는 점에서 착안하여 각 layer간 feed-for
Densely Connection Convolutional Networks - 1st pass
Category: what type of paper is this?Introduction of DenseNet architecture and advantage compared with other CNNs Context: What other papers are rela