New ConvNet Model Inception-ResNet-v2

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출처: 구글 리서치 블로그

구글이 리서치 블로그를 통해 새 콘볼루션 모델인 Inception-ResNet-v2를 발표했습니다. Inception v3 모델에 ResNet 장점을 흡수시킨 이 모델의 ILSVRC 테스트 결과가 기록을 갱신했다고 합니다. 위 그림은 이 네트워크를 그림으로 표현한 것으로 아래 그림은 중복부분을 간략하게 나타낸 버전입니다. 메모리와 연산 비용은 Inception v3에 비해 거의 두배가량 늘어났다고 합니다. ISLVRC 테스트 결과는 아래와 같습니다.

inception-resnet-v2-result

출처: 구글 리서치 블로그

이 모델에 대한 페이퍼는 여기에서 보실 수 있으며 슬림(Slim)으로 작성된 모델은 텐서플로우 깃허브 마스터 브랜치에 포함되어 있습니다. 텐서플로우로 학습시켜 놓은 체크포인트 파일도 다운로드 받으실 수 있습니다. 체크포인트 파일에 대한 간단한 사용방법은 슬림 안내 문서를 참고해 주세요. 이 정도면 가히 풀 서비스라고 할만 하네요.

New ConvNet Model Inception-ResNet-v2”에 대한 5개의 생각

  1. 로드홈 글의 글쓴이

    구글 리서치 블로그의 내용을 보면 종전 Inception v3 에서는 앨러스칸 맬러뮤트와 시베리안 허스키 두 개의 종류를 구분하지 못했다고 하는데요. Inception-ResNet-v2 는 이 두 종류를 잘 구분했다고 합니다. face recognition 에서도 더 좋은 성과를 내지 않을까 생각합니다. 저같은 개인에겐 이렇게 큰 모델은 그냥 구경거리일 뿐입니다. ㅠ.ㅠ

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