[CV] EfficientNet

[출처]: EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

efficientnet.pdf

0.89MB

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EfficientNet: 합성곱 신경망의 모델 확장을 재고하다

저자: Mingxing Tan, Quoc V. Le

초록: EfficientNet은 합성곱 신경망(ConvNet)의 깊이, 너비, 해상도를 복합 계수를 사용하여 균형 있게 확장하는 새로운 방법을 제안합니다. 저자들은 모델 확장을 체계적으로 연구하고, 모든 차원을 균일하게 확장함으로써 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보여줍니다. 그들은 신경망 아키텍처 검색을 통해 새로운 기본 네트워크 EfficientNet을 설계하고, 이를 확장하여 이전의 ConvNet보다 더 나은 정확도와 효율성을 가진 모델들을 얻습니다.

핵심 내용:

1. 모델 확장의 문제: 전통적인 ConvNet은 깊이, 너비 또는 이미지 해상도를 독립적으로 확장하여, 이는 종종 최적의 성능을 내지 못하고 번거로운 수동 조정을 필요로 합니다.
2. 복합 확장 방법: 제안된 방법은 깊이, 너비 및 해상도를 복합 계수를 사용하여 균일하게 확장하여, 균형 잡힌 효율적인 확장을 가능하게 합니다.
3. EfficientNet 아키텍처:
   • 신경망 아키텍처 검색을 사용하여 개발.
   • EfficientNet-B0가 기본 모델로 사용됨.
   • EfficientNet-B0를 복합 확장 방법으로 확장하여 EfficientNet-B1에서 B7까지의 모델 계열을 생성, 이 모델들은 최첨단 성능을 달성.
4. 성능:
   • EfficientNet-B7은 ImageNet에서 84.3%의 top-1 정확도를 달성하며, 이전 최고 모델인 GPipe보다 8.4배 작고 6.1배 빠름.
   • EfficientNet 모델들은 몇 가지 전이 학습 데이터셋에서도 최첨단 정확도를 달성하며, 훨씬 적은 수의 파라미터를 사용.
5. 효율성: EfficientNet 모델들은 비슷한 정확도를 가진 이전 ConvNet에 비해 10배 이상의 적은 파라미터와 FLOPS를 사용.

결론: EfficientNet은 ConvNet을 확장하는 체계적인 방법을 제공하여, 높은 정확도와 효율성을 동시에 갖춘 모델을 제공합니다. 복합 확장 방법과 신경망 아키텍처 검색의 사용이 뛰어난 성능을 이끌어냅니다.

소스 코드: GitHub에서 확인할 수 있습니다.

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Summary of "EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks"

Authors: Mingxing Tan, Quoc V. Le

Abstract: EfficientNet proposes a new method for scaling convolutional neural networks (ConvNets) that balances network depth, width, and resolution using a compound coefficient. The authors systematically study model scaling and demonstrate that their method achieves better performance by scaling all dimensions uniformly. They apply neural architecture search to design a new baseline network, EfficientNet, which when scaled, outperforms previous ConvNets in both accuracy and efficiency.

Key Points:

1. Problem of Model Scaling: Traditional ConvNets are scaled by increasing depth, width, or image resolution independently, which often leads to suboptimal performance and requires tedious manual tuning.
2. Compound Scaling Method: The proposed method scales depth, width, and resolution uniformly with a compound coefficient, leading to balanced and efficient scaling.
3. EfficientNet Architecture:
   • Developed using neural architecture search.
   • EfficientNet-B0 serves as the baseline model.
   • Scaling up EfficientNet-B0 using the compound scaling method results in a family of models (EfficientNet-B1 to B7) that achieve state-of-the-art performance.
4. Performance:
   • EfficientNet-B7 achieves 84.3% top-1 accuracy on ImageNet, being 8.4 times smaller and 6.1 times faster than the previous best model, GPipe.
   • EfficientNet models also achieve state-of-the-art accuracy on several transfer learning datasets with significantly fewer parameters.
5. Efficiency: EfficientNet models use an order of magnitude fewer parameters and FLOPS compared to previous ConvNets with similar accuracy.

Conclusion: EfficientNet provides a principled method for scaling ConvNets, leading to models that are both highly accurate and efficient. The compound scaling method and the use of neural architecture search contribute to its superior performance.

Source Code: Available at GitHub.

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