정보관리기술/인공지능

EfficentNet, EfficentDet / ①

아이티신비 2024. 3. 31. 09:00

문제3) EfficentNet과 EfficentDet의 비교

답)

 

 

1. CNN 성능과 효율 향상 모델, EfficientNet과 EfficientDet 개념 비교

 
EfficientNet
EfficientDet
  • Compound Scaling을 통해 적은 파라미터수를 가지고 정확성과 효율성을 향상시간 Image Classification 모델
  • AutoML 및 모델 확장을 통해 정확성과 효율성을향상
  • EfficientNet을 backbone으로 하고 BiFPN과Compund Scaling을 조합하여 적은 파라미터수로 더욱 좋은 성능을 보여주는 Object Detection 모델
  • EfficientNet은 Image Classification 문제를 타겟으로 EfficientDet은 Object Detection 문제를 타켓으로 효율적인 모델을 제시함

 

2. EfficientNet과 EfficientDet의 상세 비교

가. EfficientNet과 EfficientDet의 구조 비교

 
구분
구조 비교
EfficientNet

EfficientDet

 

 

나. EfficientNet과 EfficientDet의 특징 비교

 
구분
EfficientNet
EfficientDet
목적
  • Image Classification
  • Object Detection
기법상세
  • Compound Scaling
  • BiFPN(Weighted bidirectional feature network)
  • Compound Scaling 적용
성능효과
  • 3가지 Scaling Factor를 동시에 고려하는 Compund Scaling을 적용함
  • filter의 개수를(channel의 개수를) 늘리는 width scaling과 layer의 개수를 늘리는 depth scaling과 input image의 해상도를 높이는 resolution scaling 이 자주 사용
  • EfficientDet의 backbone으로는 ImageNet-pretrained
  • EfficientNet을 사용함
  • BiFPN을 Feature Network로 사용하였고, level 3-7 feature에 적용함
  • top-down, bottom-up bidirectional feature fusion을 반복적으로 사용함
적용분야
  • parameter 수와 Flops 수를 절약함
  • 기존 ImageNet 데이터셋에서 가장 높은 정확도를 보여줌
  • 연산 효율이 매우 높음
  • 정확도가 높고, 모델 크기가 작으며, Latency도 낮아서 빠르게 동작할 수 있음
  • EfficientNet를 backbone을 활용하여 Object Detection에 높은 성능을 발휘하는 EfficientDet 발표.

 

3. Semantic Segmentation, EfficientSeg

 

  • 최근 EfficentNet을 활용하여 Semantic Segmentation에 좋은 성능을 발휘하는 EfficientSeg 발표

 


 

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