논문 리뷰3 [논문 리뷰] Learningn both Weights and Connections for Efficient Neural Network https://arxiv.org/pdf/1506.02626.pdf Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Network, 논문을 바탕으로 작성하였습니다. https://github.com/jack-willturner/deep-compression 코드 참고 1 Abstract 기존 Network들은 학습을 하기 이전에 architecture들을 고정시키기 때문에 학습 단계에서 구조를 발전시키는 방법에 제한이 있었다. 이 제한을 해결하기 위해서 본 논문은 Accuracy를 낮추지 않으면서, 중요한 connection만 학습시켜 저장공간을 줄이고 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 불필요한 connections 들을 없애는 작업인 pruning.. 2022. 5. 23. [논문 리뷰] R-CNN 시리즈 https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf : Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report (v5) https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf : Fast R-CNN https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf : Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 위 논문들을 참고하여 작성하였다. Input 이미지 속 사물, 사람, 동물 등을 detect 하는 Detection 분야에 한 획을 그은 R-CNN 시리즈에 대해 리뷰하.. 2022. 4. 4. [논문 리뷰] HRNet https://arxiv.org/pdf/1902.09212.pdf Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation 논문을 참고하여 작성하였다. Abstract HRNet은 single person의 pose를 예측하는 모델이고, 본 논문에서 제공하는 network는 높은 해상도를 전체 프로세스 동안 유지하는 특징을 가지고 있다. : maintains high reoslution representations through whole process High resolution subnetwork를 시작으로 점점 stage 추가를 위해 high-to-low resolution subnetwork를 추가하며, multi resolut.. 2022. 4. 2. 이전 1 다음
