합성곱 신경망 편집하기 (부분)

==최근 동향 및 변형 모델==
===구조적 변형 ===
* 완전 합성곱 신경망(fully convolutional network, FCN)은 입력 크기에 관계없이 출력 맵을 만드는 구조로 세그멘테이션 등에 사용된다.
*U-Net은 의료 영상 분할 분야에서 특히 많이 쓰인다.
* 확장 합성곱(dilated convolution), 심층 분리 합성곱(depthwise separable convolution), 그룹 합성곱(group convolution) 등 다양한 변형 구조가 제안되었다.
*G-CNN 등의 대칭성 기반 일반화 기법도 연구되고 있다.
===효율 향상 모델 ===
*EfficientNet은 Compound Scaling을 통해 적은 파라미터 수로도 정확성과 효율성을 높인 대표적인 CNN 모델이다.
*EfficientDet은 EfficientNet을 backbone으로 하고 BiFPN과 Compound Scaling을 조합하여 Object Detection에서 효율적인 성능을 낸다.
*최근에는 CNN과 Transformer를 결합하거나 pruning을 통해 경량화된 형태로 발전하는 추세도 있다.