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2025년 10월 25일 (토)
| 새글 11:15 | ConvNeXt 차이역사 +2,596 인공무능 토론 기여 (새 문서: ConvNeXt(Convolutional Network for the 2020s)는 2022년에 제안된 현대적 합성곱 신경망(CNN) 구조로, 비전 트랜스포머(Vision Transformer)의 설계 철학을 결합하여 기존 CNN의 성능과 효율성을 극대화한 모델이다. ==개요== ConvNeXt는 기존 ResNet 구조를 기반으로 하지만, 트랜스포머의 설계 원칙을 도입하여 단순한 CNN 구조로도 최신 비전 모델과 경쟁 가능한 성능을 달성하였다. 주요 목...) | ||||
| 새글 05:38 | EfficientNet 차이역사 +4,216 인공무능 토론 기여 (새 문서: EfficientNet(영어: EfficientNet)은 컨볼루션 신경망(CNN) 아키텍처의 효율적인 확장을 위한 모델 계열로, “EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks” 논문에서 제안되었다. ==개요== EfficientNet은 네트워크의 깊이(depth), 폭(width), 입력 해상도(resolution)를 균형 있게 확장하는 '''복합 계수(compound coefficient)''' 기반 스케일링 기법을 도입하였다. 기존 모델들은 깊이...) | ||||
| 새글 05:32 | SqueezeNet 차이역사 +3,509 인공무능 토론 기여 (새 문서: SqueezeNet(영어: SqueezeNet)은 모바일 및 임베디드 환경에서 매우 적은 파라미터 수로도 높은 정확도를 달성하도록 설계된 경량 컨볼루션 신경망(CNN) 구조이다. ==개요== SqueezeNet은 2016년 발표된 모델로, AlexNet과 비슷한 수준의 이미지 분류 성능을 유지하면서도 파라미터 수를 약 50배 줄이는 것을 목표로 설계되었다. 모델 크기가 매우 작아(최소 0.5MB 수준) 모바일 및 임...) | ||||
| 새글 05:29 | ShuffleNet 차이역사 +4,678 인공무능 토론 기여 (새 문서: ShuffleNet(영어: ShuffleNet)은 모바일 및 임베디드 디바이스 환경에서 매우 제한된 연산 자원 하에서도 고성능 이미지 인식이 가능하도록 설계된 경량 컨볼루션 신경망(CNN) 아키텍처이다. ==개요== ShuffleNet은 연산량이 극히 적은 환경(수십 MFLOPs 수준)에서도 동작하도록 설계되었다. 핵심은 두 가지 연산 기법인 포인트와이즈 그룹 컨볼루션(pointwise group convolution)과 채널...) | ||||
| 새글 05:23 | MobileNet 차이역사 +4,623 인공무능 토론 기여 (새 문서: MobileNet(영어: MobileNet)은 모바일 및 임베디드 디바이스 환경에서 낮은 지연(latency)과 적은 연산량으로 이미지 인식, 객체 검출 등의 컴퓨터 비전 과제를 수행하도록 설계된 경량 컨볼루션 신경망(CNN) 아키텍처 계열이다. ==개요== MobileNet은 일반적인 컨볼루션 연산을 깊이별 분리된 컨볼루션(depthwise separable convolution) 방식으로 대체하여 연산량과 파라미터 수를 크게 줄...) | ||||
