# Resnet
[논문 리뷰] Deep Residual Learning for Image Recognition
신경망이 깊어질수록 학습하기 힘들다.지속적으로 깊어지는 신경망을 쉽게 학습하기 위해 residual learning을 제시한다.layer에 input을 더해주는 residual function으로 재구성했다.VGG보다 계층이 깊지만 모델 구조는 덜 복잡하다.ILSVRC

✨Case Studies, Practical Advices for Using ConvNets
LeNet-5, AlexNet, ZFNet, VGG-16, GoogLeNet, ResNet

ResNet
등장 배경 ResNet 이전의 모델들은 깊은 모델(레이어를 많이/깊이 쌓아 성능을 높이는 모델)을 만드는데 치중했다. 모델이 깊어질수록 gradient vanishing problem 때문에 학습이 잘 이루어지지 않고, 최적화에서 멀어져 오히려 성능이 떨어지게 되었다. Gradient vanishing problem이란, 딥러닝 중 backpropaga...

CNN
요즘 인공지능응용시스템 팀 프로젝트를 하고 있다. 내가 하는 프로젝트에서는 CNN과 ResNet을 사용해야 하는데, 그 개념을 잘 몰라 다시 한 번 정리해보도록 한다. CNN이 무엇일까? CNN은 Convolutional Neural Networks의 약자로 딥러닝에서 주로 이미지나 영상 데이터를 처리할 때 쓰인다. 이름에서 알 수 있다시피 Convolu...

[CNN에서 DenseNet까지] 컴퓨터 비전 모델 변천사
Convolution 합성곱Channel 채널Filter 필터StridePadding 패딩Pooling 풀링CNN, Convolutional Neural Network 요약Convolution 레이어 과 Pooling 레이어Convolution 정의 필터를 이용하여 입

ResNet 논문리뷰
Image Classification Resnet이번에 리뷰하게 될 논문은 Deep Residual Learning for Image Recognition입니다. 이 논문은 ResNet이라고 알려져있습니다. 이 ResNet은 2015년도에 ILSVRC에서 우승을 하였고

[2022 국민대학교 겨울 인공지능 특강] 4주차 4일 학습 내용
이번 시간엔 CIFAR10이라는 이미지 분류 데이터셋을 다뤘다. airplane, automobile, bird, car, deer, dog, frog, horse, ship, truck 이 10개의 클래스로 분류되는 32x32 크기의 60,000개의 이미지 데이터로
[D&A 운영진 딥러닝 스터디] 3주차 2차시
이미지 분류 모델을 측정하기 위한 데이터로 가장 많이 사용하는 데이터셋2만 개 이상의 클래스와 약 1400만장의 이미지로 구성ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) 대회에서 사용Yann LeCun 교수가

ResNet특징 몇가지
딥러닝에서 네트워크가 깊어질수록 성능이 올라가지만 학습이 어려워지는데, 이에 해결 방안으로 네트워크의 깊이를 늘리면서 안정적인 학습을 위해 ResNet이 탄생함.: 기존 신경망은 k번째 층과 (i+1)번째 층의 연결로 이루어져 있는데, ResNet은 (i+r)층의 연결

[밑바닥부터 시작하는 딥러닝1] 04. 합성곱 신경망(CNN)
합성곱 신경망(CNN; Convolutional Neural Network) 이미지 인식, 음성 인식에서 자주 사용 합성곱 계층(Convolution Layer), 풀링 계층(Pooling Layer) 존재 풀링 계층은 생략 가능 완전 연결 계층(Fully-
[CNN Networks] 5. ResNet - PreActivation
Pre-Activation에 대한 논문인 Identity Mappings in Deep Residual Networks에 대한 정리입니다.

Pytorch로 ResNet 구현, torch summary 살펴보기
ResNet은 우측의 그림처럼 skip-connection을 주어 residual을 학습할 수 있기 때문에 ResNet이라는 이름이 붙었습니다.(ResNet34의 layer)(ResNet34, ResNet50)의 구조ResNet50, ResNet101, ResNet15
Resnet
처음 써보는데 괜찮을지 모르겠으나 Object detection을 공부하기 위한 첫걸음 Resnet을 anlaysis 해보자. 그럼 시작해보도록 하자!!!!Resnet thesis: https://www.cv-foundation.org/openaccess/co