안녕하세요, 오늘 읽은 논문은 Selective Kernel Networks 입니다. 일반적으로 CNN 모델은 각 레이어에서 동일한 크기의 kernel_size를 지닌 conv 연산을 수행합니다. 예를 들어, ResNet은 1x1 conv와 3x3conv를 반복해서 사용합니다. SKNet은 kernel_size를 고정시키지 않고, 입력 이미지의 정보에 따라 kernel_size가 변화하도록 설계한 모델입니다. 입력 이미지 내의 객체 크기가 커지면 kernel_size도 마찬가지로 커지는 것을 실험적으로 증명하며 논문에서 제안하는 selective kernel convolution을 다른 모델에 적용해 성능이 향상된다는 것을 보여줍니다. selective kernel convolution은 split, f..
