[논문 리뷰] CNN - DenseNet (CVPR 2017)

이번 방학부터 대학원생 동기, 선배 2명과 함께 논문구현 스터디를 시작했습니다. 저는 논문을 읽고 요약 및 설명하는 역할을 맡았고 나머지 두 명은 각각 keras와 pytorch로 코드를 구현하는 역할을 맡았습니다. 블로그에 올라오는 글들은 원 논문 및 논문 관련 설명들을 참고하여 작성한 것입니다. 코드는 게시물 하단에 적어놓은 제 깃허브에 공유했습니다. 참고하시면 좋을 것 같습니다. 설명과 코드에 틀린 부분이 있을 수 있습니다. 정중하게 지적해주시면 참고하겠습니다.

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원 논문: https://arxiv.org/abs/1608.06993

 

DenseNet은 다음과 같이 한 마디로 정리할 수 있겠습니다.

 

"다른 모델들은 시작 지점의 정보가 깊은 층을 지나면서 정보가 소실되기 마련이지만 DenseNet은 서로 다른 모든 층에서 출력된 특징(feature map)을 반영하면서 레이어를 통과하기 때문에 레이어 사이사이에 가치 있는 정보가 충분히 지나다닐 수 있도록 한다."

 

구현 코드:

https://github.com/jhcha08/DeeplearningPaperCode/blob/master/%EC%8A%A4%ED%84%B0%EB%94%94%2020200211%20-%20CNN.%20DenseNet.ipynb

 

참고 사이트:

https://jayhey.github.io/deep%20learning/2017/10/13/DenseNet_1/

https://hoya012.github.io/blog/DenseNet-Tutorial-1/