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최신 딥러닝 기술과 객체인식

Yolov2 NIN에 대한 질문

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 안녕하세요 강의 잘 보고 있습니다

Yolov2에서 Darknet-19 백본을 사용하는데, 여기서 NIN 기술이 적용되었다고 나오는데

논문이나 코드에서 이 부분에 대한 언급을 알 수 있을까요?

또한 해당 기술이, 보통 채널은 변경하는데 아웃풋 사이즈를 안바꾸는 1x1 컨벌루션과 다른건가요?

감사합니다

 

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딥러닝호형
지식공유자

안녕하세요.

장기 출장 다녀오느라 답변이 늦었습니다.

YOLO9000 논문 보시면 5 페이지에 다음과 같은 문장이 있습니다.

"Following the work on Network in Network (NIN) we use global average pooling to make predictions as well as 1x1 filters to compress the feature representation between 3x3 convolutions."

NIN과 1x1 conv는 다른 개념입니다. conv는 각 지역 내에 있는 값을 선형 결합(w1x1+w2x2+...)하는 형태지만 NIN은 위 그림과 같이 conv 연산을 하지 않고 각 지역마다 MLP 계산을 통해 하나의 값을 산출합니다. 즉, 한 지역에서 한 번 계산할 때 레이어가 여러 개 사용될 수 있습니다.

 

감사합니다.

 

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