papers (4) 썸네일형 리스트형 Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout 리뷰 자료 [ICCV 2017]Flow-Guided Feature Aggregation for Video Object Detection 리뷰 자료 [ICCV2019] Vehicle Re-Identification With Viewpoint-Aware Metric Learning 리뷰 자료 ICCV 2019에 나온 Vehicle Re-Identification with Viewpoint-Aware Metric Learning 를 리뷰하여 보았다. NetAdapt: Platform-Aware Neural NetworkAdaptation for Mobile Applications 요약 MIT, Google에서 작성. 1. latency budget에 맞춰서 layer-wise filter reduction 2. iteration(convex 문제 처럼) 으로 optimize 3. latency는 empirically 얻은 layer-wise LUT를 사용 →mobile CPU/mobile GPU 가 대상. →실제로 Google Pixel 폰과 Galaxy S8에 돌려보았고, 후자의 경우 snap dragon benchmark Tool 을 사용 Review 1. HW 내부 구조를 전혀 고려하지 않았으나 결국 실제로 돌린 direct metric을 사용하니까 효과는 확실하다. 논문에서도 이를 장점으로 삼고 있고. 그러나 HW가 달라지면 LUT만드는 작업이 또 필요할 것이며 HW가 fix되.. 이전 1 다음