[컨볼루션] Mobilenet

* 다음은 공부용으로 기록된 것으로 내용에 오류가 있을 수 있습니다.

 

오늘은 무거운 CNN 모델을 임베디드나, 휴대폰 환경에서 극복하기 위해 개발된 2개의 모델을 살펴보겠다.

 

Mobilenet

Mobilenet은 2017년에 발표된 논문에서 처음 소개 되었으며, 저번에 설명했던 Depth-wise separable convolution를 사용해서 경량화한 모델이다.

 

VGG-16 모델

Mobilenet V1 모델

기존 CNN 모델인 VGG-16과 비교해 보면, 먼저 3x3 -> 1x1 필터를 적용한 것을 보아 Mobilenet에서 depthwise separable convolution을 사용한 것을 알 수 있고, pooling을 stride 2로 대신했다.

 

pooling과정도 줄어들고, depthwise separable convolution을 사용했으니, 연산량 감소 효과가 있을 것이다.

그럼 결과는 어떨까? 정확도의 손실이 있지 않을까?

 

위와 같이 VGG에 꿇리지 않는 정확도를 보여주면서, 파라미터와 연산량을 적게 가져간다.