
본 논문에서는 컴퓨팅 자원 제약 환경에 적합하도록 깊이, 파라미터 수, FLOPs 등을 줄여 단순하고 간결한 CNN 아키텍처인 CoSNet을 제안하고, 다양한 실험을 통해 CoSNet이 기존 CNN 및 ViT 모델 대비 성능 저하 없이 효율성을 달성했음을 보여줍니다.


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컬럼형 스테이지를 이용한 간결한 ConvNet 설계


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This paper introduces CoSNet, a novel convolutional neural network architecture designed for efficiency and conciseness, achieving competitive accuracy with reduced depth, parameters, and computational cost compared to existing ConvNets and Transformers.


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CoSNet: A Novel Convolutional Neural Network Architecture for Resource-Constrained Environments
