EfficientDet

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안

개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다

 

본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고

복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다

 

 

✅ Week 10

1. EfficinetDet

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1. EfficinetDet

EfficientDet 논문(EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection) 리뷰

EfficinetDet은 Efficinetnet의 아이디어를 Object Detection에 적용을 한 것이다

EfficinetNet의 아이디어를 간략하게 설명하자면

 

CNN 모델링에서 trend는 모델의 사이즈를 늘리고 크기를 키우는 것으로 자리를 잡아왔다

이러한 방법을 활용 한다면 모델의 정확도는 증가해왔다

 

하지만 단순하게 모델을 쌓기만해서 크기를 키운다면

정확도가 향상되는 성장의 한계와 마주치게 된다

 

쉽게 말해서 정확도 향상도가 모델의 크기가 증가할수록 감소하는 것이다

 

따라서 모델을 잘쌓기 위해서 Scaling방법을 효율적으로할 필요가 있다

 

compound scaling

따라서 Efficientnet은 Compound Scaling을 활용해서

깊이, 너비, 해상도를 동일한 비율로 Scaling해서 모델을 효율적으로 쌓는 방법을 제안했다 

 

Efficientnet이전에는 연구자의 직관에 따라서 모델을 깊이를 깊게 해보고 너비를 늘려보고 해상도를 늘려보는 등

직관적이 부분이었다면 

Efficientnet은 이러한 직관을 scaling을 활용해서 효율적으로 모델을 확장하는 방법을 제안한 것이다

 

자세한 계산방법은 Efficinetnet 논문리뷰 글로 소개하겠다

 

 

자세한 내용

Efficient Det

 

나중에 논문리뷰로 자세히 작성하자