Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

InceptionNeXt: When Inception Meets ConvNeXt

Created by
  • Haebom

저자

Weihao Yu, Pan Zhou, Shuicheng Yan, Xinchao Wang

개요

본 논문은 ConvNeXt와 같이 큰 크기의 커널을 사용하는 합성곱 신경망(CNN)의 효율성 문제를 해결하기 위해, 큰 커널의 depthwise convolution을 여러 작은 커널의 병렬 연산으로 분해하는 새로운 구조인 Inception depthwise convolution을 제안합니다. 이를 통해 메모리 접근 비용을 줄이고, 계산 속도를 높이면서 성능 저하를 최소화하는 InceptionNeXt 네트워크를 구축합니다. InceptionNeXt는 ConvNeXt보다 높은 처리량을 보이며, ImageNet-1K 데이터셋에서 경쟁력 있는 정확도를 달성합니다. 특히, InceptionNeXt-T는 ConvNeXt-T보다 1.6배 높은 학습 처리량과 0.2% 향상된 top-1 정확도를 기록합니다. 본 연구는 에너지 효율적인 모델 설계에 기여할 것으로 기대됩니다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
큰 커널 기반 CNN의 효율성 문제 해결에 대한 새로운 접근 방식 제시.
◦
Inception depthwise convolution을 통해 높은 처리량과 경쟁력 있는 성능을 동시에 달성.
◦
에너지 효율적인 모델 설계를 위한 새로운 기준 모델 제공.
◦
기존 ConvNeXt의 성능을 유지하면서 속도를 향상시키는 효과적인 방법 제시.
•
한계점:
◦
InceptionNeXt의 성능 향상이 ImageNet-1K 데이터셋에 국한될 가능성.
◦
다른 데이터셋이나 작업에 대한 성능 평가가 부족.
◦
Inception depthwise convolution의 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요.
👍
Made with Slashpage