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(신경망) EfficientNet B0~B7 input size & ouput size
casim
2021. 7. 6. 18:12
B0 | B1 | B2 | B3 | B4 | B5 | B6 | B7 | |
Input | 224 | 240 | 260 | 300 | 380 | 456 | 528 | 600 |
output | 1280 | 1280 | 1408 | 1536 | 1792 | 2048 | 2304 | 2560 |
Input size는 실제로는 다른 값을 사용해도 되지만, 각 모델에 대한 최적의 size이므로, 테스트할 당시 input size를 위 표와 같이 먼저 시작하는 것이 좋습니다.
output과 같은 경우는 마지막 fully connected layer층을 만들기 전에 나오는 output 사이즈 입니다. 즉, (None, output)의 형태로 나오므로, transfer learning을 활용할 경우 참고하면 됩니다.