Computer Vision(CV) 를 공부한다면 CNN은 당연히 공부할 것이고, 가장 기본적인 Network인 AlexNet을 공부하지 않는다는 것은 우리나라 사람이 우리역사를 모르는 것과 같다. 그만큼 AlexNet을 알고가는 것은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 그럼 간단하게 알아보자 1. Abstract AlexNet이 발표 전까지도 ImageNet의 1000개 클래스를 갖는 이미지 분류를 위해 large and deep Convolutional Neural Network를 학습시켜왔다고 언급한다. AlexNet은 이전 SOTA모델보다 높은 성능을 보여줬고, 다섯개의 Conv layers와 Max Pooling, 3개의 fully connected layers with final 1000-way s..

Pytorch로 AlexNet을 간단하게 구현해보자 논문에서 제시한 AlexNet 구조보다 좀 더 간단하게 1 Flow로 11x11 Conv - 5x5 Conv - Pooling - 3x3 Conv - 3x3 Conv - 3x3 Conv - Pooling - fc 4096 - fc 4096 - classifier 구조로 구현해봤다. 1. Intro 1. 11x11 Conv stride = 4, padding = 0, out_channels = 96 논문은 48 + 48 두개로 split했으나 간단하게 1 flow로 구현 input size = 227(논문에서는 224지만 실제로 227로 구현해야 동작하여 transform Resize 활용해 적용) output size = 55 2. 5x5 Conv st..