[Model]PyTorch로 EfficientNet 구현하기
EfficientNet In [ ]: from google.colab import drive import sys import os drive . mount ( '/content/drive' ) FOLDERNAME = 'models_from_scratch' sys . path . append ( '/content/drive/My Drive/ {} ' . format ( FOLDERNAME )) % cd /content/drive/My Drive/$FOLDERNAME from IPython import display import torch import torch.nn as nn Mounted at /content/drive /content/drive/My Drive/models_from_scratch EfficientNet ¶ 탄생배경 model architecture에 대한 연구는 활발히 진행 되어왔지만 해당 모델이 architecture에서 최대의 성능을 내는 것인지 확인하기 어려움 (ex. VGG, ResNet, GoogLeNet, ...) ex) ResNet의 경우 최적의 성능을 내는 depth를 어떻게 설정할 것인가? 기존 연구에서 개별 변수(모델 layer의 깊이, input image의 크기(Height X Width), 각 layer의 out channel)에 대한 연구는 진행된 적있지만 이들을 통합적으로 고려한 연구는 진행되지 않았음 EfficientNet은 1) model layer의 width(out channel) 2) model layer의 depth 3) input image의 resolution(Height x Wid...