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.
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.
텐서 플로우 블로그 (Tensor ≈ Blog) 
Inception-ResNet-v2 모델을 Caffe의 VGG 모델 대신에 face recognition용으로 쓸수 있나요?
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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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그렇군요…이래 저래 deep learning은 대기업들이 우위를 차지하기 마련이군요. 좋은 답변 감사합니다.
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Inception-ResNet-v2로 얼굴특징데이터추출을 가능하게 하는 소스가 나왔습니다.
https://github.com/davidsandberg/facenet
테스트 해보니 아직 문제가 좀 있는듯 합니다.
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좋은 정보 감사드립니다. 🙂
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중간에 빠져나오는 저거는 무엇인가요,, 결과값이 두개가 나오는건가요.,?
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네 보통 auxiliary classifiers라고 부릅니다. 감사합니다.
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