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아래 글에서 이 블로그에서 리뷰한 논문들의 흐름과 분야별 분류를 한 눈에 볼 수 있다.읽은 논문들 정리 읽은 논문들 정리[목차]1. Computer Vision 분야 논문2. Natural Language Processing 분야 논문3. 유명한 딥러닝 논문들 지속적으로 업데이트 중1. Computer Vision1. AlexNet [2012년]대규모 CNN을 GPU로 학습해 ImageNet 성능을 크게 끌어올april2901.tistory.com 이때까지 리뷰했던 논문들의 흐름은 classification의 발전과정을 따라가는 순서였다.아래 모델이름을 누르면 해당 논문을 리뷰한 포스팅으로 연결된다.AlexNet → VGGNet → GoogLeNet → ResNet → SENet → ViT → Swin..

아래 글에서 이 블로그에서 리뷰한 논문들의 흐름과 분야별 분류를 한 눈에 볼 수 있다.읽은 논문들 정리 전체 논문은 아래 링크에서 볼 수 있다.https://arxiv.org/pdf/1409.1556 VGGNet이라고 불리는 모델에 대해 설명하는 논문이다. 3x3크기의 작은 합성곱 필터를 사용하면서 네트워크의 깊이를 키워가면서 관찰했을 때 16~19개의 층으로 구성한 것이 성능이 좋다는 것을 확인했다. 1. Introduction이전 글에서 알아봤었던 AlexNet이 출현 이후 CNN이 컴퓨터 비전 분야의 표준이 되었다.AlexNet 논문에 대한 블로그 글은 아래 링크에서 볼 수 있다. [CV 논문] ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Net..

아래 글에서 이 블로그에서 리뷰한 논문들의 흐름과 분야별 분류를 한 눈에 볼 수 있다.읽은 논문들 정리 최근에 컴퓨터 비전 분야를 세부전공으로 정했다.따라서 computer vision(CV)분야의 논문을 많이 포스팅하게 될 것 같다. 이 논문은 CV분야에서 처음으로 읽는 논문으로 AlexNet이라고 부르는 유명한 모델에 대한 설명이다. 이 글이 다룬 논문의 전문을 보고 싶다면 아래 링크를 클릭하면 된다.https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdfAbstract120만 개의 고해상도 이미지를 1,000개의 클래스로 분류하는 ImageNet대회에서 기존의 최첨단 모델들을..