VarGNet: 효율적인 임베디드 컴퓨팅을 위한 가변 그룹 합성곱 신경망

본 논문에서는 효율적인 임베디드 컴퓨팅을 위한 새로운 네트워크 설계 메커니즘을 제안합니다. 제한된 컴퓨팅 패턴에서 영감을 받아, 기존의 전체 그룹 수를 고정하는 방법과 달리 그룹 컨볼루션 내 채널 수를 고정하는 방안을 제시합니다. 이 설계 기반의 네트워크인 가변 그룹 컨볼루셔널 네트워크(Variable Group Convolutional Network, VarGNet)는 계층 간 더 일관된 컴퓨팅 방식으로 인해 하드웨어 측면에서 더 쉽게 최적화될 수 있습니다. 분류, 탐지, 픽셀 단위 해석 및 얼굴 인식 등 다양한 비전 작업에 대한 광범위한 실험을 통해 본 연구가 제안하는 VarGNet의 실용적 가치가 입증되었습니다.