공부/AI
2023. 1. 28.
[논문리뷰] Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition (2014)
📚 [비전] VGGNet 논문 리뷰 및 요약 📌 개요 ✔ VGGNet 논문 키포인트 1. CNN 구조를 디자인할 때 depth(레이어를 깊게 쌓는 것)가 성능 향상에 중요한 요소임을 보임. 2. filter size를 3x3으로 작게 하여 depth를 19 layers까지 늘리되, 파라미터 개수는 크게 늘어나지 않도록 할 수 있었음. 3. ILSVRC 2014 대회에서 GoogLeNet(Inception)이 1등을 하고 VGGNet은 2등을 하였으나, VGGNet은 간결한 모델 구조로도 depth를 깊게 쌓고 좋은 성능을 보여주어서 의미를 갖는 논문이다. 📌 VGGNet의 구조 ✔ depth에 차이를 둔 A~E 모델 구조 및 성능 비교 1. 이 논문에서는 depth에 차이를 둔 A~E까지 6개 모델의 성..
