Efficient Models

[CVPR 2021] RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again

2026.01.03

오늘은 CNN에서 Multi-branch와 skip connection의 장점은 살리면서도 training time과 inference time에서의 모델 구조를 분리하여 연산량을 줄여 빠르고 단순한 구조로 바꾼 RepVGG에 대해서 알아보도록 하자. 이전에 발표를 한 경험이 있기에, 발표자료를 수록하도록 하겠다. Background 1. VGG-style ConvNet이 주는 장점 VGG 계열은 단순하고(Sequential), 깊고(Deep), 균일한(Uniform) 설계가 직관적이라, 구현/최적화/배포 측면에서 매력적이다.다만 성능 경쟁이 치열해지면서 Inception/ResNet처럼 분기(branch)가 있는 구조가 표준이 되었고, plain(VGG-style) 네트워크는 상대적으로 불리해지는 환..

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[CVPR 2020] Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels

2025.05.12

오늘은 Light-weight CNN에서 발생하는 performance degradation을 보완하기 위해 등장한 Dynamic Convolution 기법에 대해 알아보고자 한다. 원문링크: https://arxiv.org/abs/1912.03458 Dynamic Convolution: Attention over Convolution KernelsLight-weight convolutional neural networks (CNNs) suffer performance degradation as their low computational budgets constrain both the depth (number of convolution layers) and the width (number of chan..

[CVPR 2021] RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again

[CVPR 2020] Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels

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