SqueezeNet(2016)

#SqueezeNet #Classification >> 경량화 모델, 스퀴즈넷은 Fire 모듈 - squeeze block(3x3 conv대신 1x1conv 사용)과 expand block 사용 >> resnet의 skip connection과 같은 bypass 추가하여, 정보 손실을 줄임 >> 이전에 squeezenet bacbone ssd를 사용했었는데, mobilenetssd에 비해서 크게 성능이 떨어지지않았다 https://deep-learning-study.tistory.com/520?category=963091 [논문 읽기] SqueezeNet(2016) 리뷰, AlexNet-Level Accuracy with 50x fewer parameters and <0.5 MB Model SIze SqueezeNet, AlexNet-Leval Accuracy with 50x fewer parameters and 우선, (1) 연산량이 적기 때문에 학습이 빠릅니다. (2) 실시간으로...

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