이미지 분류 모델은 대량의 이미지들을 활용하여 여러 분야에서 기술적인 혁신을 이뤄내고 있다. 본 연구에서는, 과거부터 현재까지 이미지 분류 모델 논문들을 분석하여 사용된 알고리즘의 발전 동향을 살펴보고 정리한다. 추가로 각 모델의 실제 성능을 확인하여, 이미지 분류 모델의 발전 과정을 알아본다. ILSVRC 이미지 대회 수상실적이 있는 Image Classification 과 관련된 논문인 AlexNet, VGGNet, GoogleNet, ResNet 아키텍쳐 논문 순으로 진행되며 논문의 내용 분석을 통해 각각의 아키텍쳐가 어떠한 특징을 각각 가지고 있고 어떠한 방식으로 모델이 발전되었는지 조사 및 분석을 진행한다.
좋아요
댓글
