AutoML
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Object Detection Algorithm (Efficientdet)최신 기술동향/인공지능 (AI) 2022. 5. 1. 13:56
이번 리뷰에서 Object Detection Algorithm에서 사용되는 Efficientdet [1]에 대해 정리하려고 한다. Object Detection은 주어진 이미지에서 특정 위치에 어떤 물체가 있는지를 찾아내는 Task를 뜻하는데, Vision 관련 use case에 AI를 적용하는 연구의 대부분을 차지한다고 해도 과언이 아니다. 이미지의 feature를 뽑아내는데 자주 사용되는 CNN 모델을 기반으로 수많은 알고리즘이 나오고 있으며, 계속해서 state of the art (SOTA)를 갱신하고 있다. 기본적으로는 연산량이 늘어날수록 AI의 성능이 올라가는 것을 볼 수 있는데, 연산량이 늘어날수록, 비싼 GPU를 써서, 속도를 올려줘야 한다는 단점이 있다. 따라서, 같은 연산량으로 어떻게 ..
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Hyper-Parameter Tuning 및 AutoML 논문 리뷰최신 기술동향/인공지능 (AI) 2021. 2. 6. 08:27
AI에 대한 어느 정도의 지식이 있다면, 충분히 많은 AI 논문 알고리즘에 대한 논문과 관련된 코드들을 찾아 볼 수 있다. 기존 Machine Learning 알고리즘, Neural Network 기반의 알고리즘 등 다양한 알고리즘을 자신의 Application에 맞게 활용할 수 있는 Tool들이 있다. 하지만 새로운 Application이나 논문 주제를 위해 시뮬레이터를 설계하려고 하면, 기존의 알고리즘을 그대로 가져다 사용하는 것이 아니라 자신에게 맞는 ML 모델을 적용해야한다. 참고 자료에서 Node 갯수는 몇 개가 좋으며, Dropout은 얼마나 하는 것이 좋을지에 대한 Hyper-parameter에 대한 고민, CNN을 쓰는 것이 맞는지, 얼마나 깊게 쌓아야할지 등 Architecutre에 대한..