728x90 반응형 리뷰2 Fast Nearest Convolution for Real-Time Effictient Image Super-Resolution[논문리뷰] Fast Nearest Convolution for Real-Time Effictient Image Super-Resolution (실시간 효율적 이미지 초고해상도를 위한 빠른 최근접 합성곱 기술) Keywords: Image super-resolution, real-time network, mobile device, nearest convolution, quantization [Abstract] 딥러닝 기반의 SISR(Single Image Super Resolution)은 많은 각광을 받았고 GPU를 사용하면서 놀랄만한 성취를 이뤘다. 그러나, 최신의 SOTA Model은 많은 파라미터 수, 메모리, 계산 자원을 요구하기 때문에(즉 무겁다. 그래서 느리다.), 보통 모바일 CPU/NPU 환경에서는 저.. 2024. 1. 10. NFNet 논문 번역(추후에 리뷰) High-Performance Large-Scale Image RecognitionWithout Normalization(2021, Deepmind) 2021년 2월의 Deepmind 에서 발표한 CNN 모델로, ImageNet에서 EfficientNet을 넘는 SOTA 성능을 달성하였다. 이는 기존의 Batch-Normalization 기법을 사용하지 않고 고성능을 달성한 Normalizer-Free Net 에 관한 내용으로, 논문의 내용을 살피고 요약해보자. Abstract ‘배치 정규화(Batch-Normalization)’ 기법은 대부분의 이미지 분류 모델에서의 핵심 요소이지만 배치 크기(batch-size)에 대한 의존성, 예제(examples) 간의 상호작용으로 인해 완전한 성능을 보장하는 기.. 2023. 3. 28. 이전 1 다음 728x90 반응형
