Implementing a thesis with phytoch (논문 스터디)
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VGGNet (2014)
- 논문: "Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition"
- 특징: 깊이 있는 컨볼루셔널 레이어를 사용하여 뛰어난 이미지 인식 성능을 보인 모델.
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Inception (2014, GoogLeNet)
- 논문: "Going Deeper with Convolutions"
- 특징: 복잡한 네트워크 구조를 통해 효율적인 학습과 높은 성능을 달성한 모델.
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ResNet (2015)
- 논문: "Deep Residual Learning for Image Recognition"
- 특징: 잔차 연결을 도입하여 깊은 네트워크를 효율적으로 학습할 수 있게 한 모델.
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Attention is All You Need (2017)
- 논문: "Attention is All You Need"
- 특징: Transformer 구조를 소개하며, 주로 자연어 처리 분야에 큰 영향을 끼친 모델.
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Vision Transformer (2020, ViT)
- 논문: "An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale"
- 특징: 이미지 인식을 위해 Transformer 구조를 적용하며, 기존 CNN 모델들과 경쟁하는 성능을 보여준 모델.