[논문 리뷰] CNN – MobileNet (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/1704.04861

 

MobileNet은 다음과 같이 한 마디로 정리할 수 있겠습니다.

 

“MobileNet은 비록 특별하다고 할 만한 기술은 들어가 있지 않은 모델이다. 기존에 있던 방법과 아주 간단한 hyper parameter 조작만이 들어가 있다. 그러나 그렇게 해서 연산량과 parameter수를 크게 줄인 덕분에 소형 전자기기 안에서도 적당한 성능을 가지고 동작할 만한, 효율 좋은 모델이 탄생했다.”

 

 

실제 갤럭시 S7에서 MobileNet이 동작하는 모습:

https://soundlly.github.io/2017/11/20/tensorflowlite-moblienet-demo/

 

구현코드:

https://github.com/jhcha08/DeeplearningPaperCode/blob/master/%EC%8A%A4%ED%84%B0%EB%94%94%2020200305%20-%20CNN.%20MobileNet.ipynb

 

참고자료:

https://datascienceschool.net/view-notebook/b00919dbda7246f697931e1d65a5e500/

https://hichoe95.tistory.com/53

http://openresearch.ai/t/mobilenets-efficient-convolutional-neural-networks-for-mobile-vision-applications/20

http://melonicedlatte.com/machinelearning/2019/11/01/212800.html#14-%EA%B3%A0%EC%84%B1%EB%8A%A5%EC%9D%B4-%EC%95%84%EB%8B%8C-%ED%99%98%EA%B2%BD%EC%97%90%EC%84%9C%EC%9D%98-cnn-%EC%98%88%EC%8B%9C