딥러닝 분석가 가리

"CSPNET : A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN" Abstract Nerual network는 computer vision에서 엄청난 성과를 나타낼수 있게 한다. 하지만, 몇몇의 성과들은 높은 컴퓨팅 자원을 요구한다. 그래서, 본 논문에서는 모델들이 테스트시 많은 자원이 필요하다는 문제점을 완화하기 위해 CSPNet(Cross Stage Partial Network)을 제안한다. 자원이 많이 필요하다는 문제를 네트워크 최적화 내의 중복된 gradient 정보 탓으로 생각한다. 제안된 네트워크는 네트워크의 시작과 끝에서 feature map을 통합해 gradient의 가변성을 존중한다. 실험에서는 연상량을 20%나 줄였지만 성능은 ..