# ConvNet

총 5개의 포스트

WHEN VISION TRANSFORMERS OUTPERFORM RESNETS WITHOUT PRE-TRAINING OR STRONG DATA AUGMENTATIONS

low-scale data, no-pretraining, no-data augment 상태에서Transformer 계열 모델은 Convolution 계열의 모델보다 성능이 떨어진다고 알려져있다. 하지만 이 논문은 똑같은 조건에서 Transformer가 더 좋은 성능을

2023년 3월 13일

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coral2cola

✨Case Studies, Practical Advices for Using ConvNets

LeNet-5, AlexNet, ZFNet, VGG-16, GoogLeNet, ResNet

AlexNet ConvNet Convolution DenseNet GoogleNet Inception module LeNet-5 Residual block Resnet VGG ZFNet augmentation inception receptive field residual network

2022년 6월 14일

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coral2cola

✨Convolutional Neural Network

Convolutional Neural Networks (CNN)

CNN ConvNet Convolution Convolutional Neural Network Cross Correlation activation map average pooling local connectivity max pooling multiple input channels multiple output filters multiple output maps padding pooling stride convolution weight sharing

2022년 6월 12일

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yyongjae

[논문리뷰] EfficientNet : Rethinking Model Scaling for CNN

[Abstact] 기존의 CNN 모델들과는 다른, 새로운 scaling 방법을 제안하는 이 모델은 모든 차원의 depth, width, resolution의 scale을 통일시켜요. 기존의 MobileNets과 ResNet의 방법에서 착안된 EfficientNet은 I

CNN ConvNet EfficientNet model

2022년 3월 5일

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jaehyeong

합성곱 신경망(ConvNet, Convolutional Neural Network)

Intro현재 ConvNet 기반의 모델은 단순 이미지 인식을 넘어 Object Detection, Semantic Segmentation 까지 딥러닝 알고리즘 중 가장 활발히 연구되고 성과를 내고 있는 분야이다. 우선 각 분야별 적용되고 있는 주요 모델을 간단히 살펴

CNN ConvNet Kernel ReLU convolutional padding

2021년 7월 18일

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