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컨볼루션 신경망(ConvNets) 일반적으로 고정 자원 예산으로 개발된다. 더 많은 경우에는 정확성을 높이기 위해 scaled up하며, 리소스를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 모델 스케일링을 체계적으로 연구하고 다음을 식별한다. 네트워크 깊이(network depth), 폭(width), and 해상도의 균형(resolution)을 주의 깊게 조정하면 성능이 향상되고, 이 관찰을 기반으로 새로운 확장을 제안한다. 단순하면서도 매우 효과적인 복합 계수를 사용하여 깊이/폭/해상도 모든 차원을 균일하게 스케일링하는 방법을 MobileNet 및 ResNet에 이 방법의 효과를 보여준다. EfficientNet은 이전 ConvNet보다 훨씬 높은 정확도와 효율성을 달성한다. 특히, EfficientNet-B7..

Mask R-CNN을 탐색하여 인스턴스 분할이 Mask R-CNN과 어떻게 작동하는지 이해 한 다음 Keras를 사용하여 Mask R-CNN을 사용하여 이미지의 분할을 예측 개요 Mask R-CNN은 이미지 분할 작업을 위한 최첨단 프레임 워크 Mask R-CNN이 어떻게 작동하는지 단계별로 배울 수 있다. 또한 Python에서 Mask R-CNN을 구현하고 자체 이미지에 사용하는 방법도 살펴보자 소개 자율 주행 자동차 시스템이 급회전을 안전하게 탐색할 수 있도록 정확한 도로 형태를 감지할 수 있는 기술이 필요하다. 그러한 시스템을 구축하는 데 사용할 수있는 최신 최첨단 프레임 워크? 그것이 마스크 R-CNN이다. 먼저 이미지 분할이 무엇인지 빠르게 살펴볼 것이다. 그런 다음이 기사의 핵심 인 Mask ..