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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강형주 (Korea University of Technology and Education)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제29권 제2호
발행연도
2025.2
수록면
281 - 284 (4page)
DOI
10.6109/jkiice.2025.29.2.281

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Recently, neural-network-based algorithms are showing excellent performance in computer vision tasks including classification, object detection, and segmentation. A neural network model for a vision task usually consists of various convolutional layers and fully connected layers, and activation functions are inserted between the layers. The swish function is being widely used as an activation function, but the quantization of the swish function has not been analyzed well. This paper performed experiments with various bit widths on the swish function of YOLOv8n object detection model. The results showed 8-bit quantization with the integer part of 3-bits is the best choice preserving the original detection capability.

목차

ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 활성화 함수
Ⅲ. Swish 함수와 구현
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

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