この記事はKaggle アドベントカレンダー 2019の7日目の記事です。 幅野です。 くずし字コンペの上位解法として利用されていた物体検出モデルの一つであるCenterNetについて紹介・考察をしていきます。 今回紹介するCenterNetは「Object As Points」で提案さ…

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); インターンの中村です。 今回はSNIPERという論文を読みました。 arxiv.org 訓練手法を提案した、プラクティカルな論文。その…

CTOの幅野です。 今回はDNNにおいてはじめて提案された蒸留手法の論文について解説していきます。 arxiv.org 蒸留のモチベーション 1. 背景 DeepLearningモデルは層が深く、パラメータが多くすることでモデルの表現力を高め精度を向上させやすくなることが知…

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); インターンの中村です。 今回はMobileNetV3を読みました。 arxiv.org 論文の要旨 正式なタイトルは"Searching for MobileNetV…

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); CTOの幅野です。 OpenPoseのHand Keypoint検出モデルの論文を読みましたの解説していきます。 概要 RGB画像から手の部位を検…

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); CTOの幅野です。 CVPR2019で発表された3DPose推定の論文RepNetを解説します。 arxiv.org 概要 2DPoseから3DPoseを推定するモ…

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); インターンの林です。 社内勉強会でclcNetについて発表しました。 arxiv.org 概要 clcNet提案 CDG(Channel Dependency Graph)…

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); CTOの幅野です。 CornerNetを拡張したCenterNetを読みました。 CenterNetは同名で別のモデルが提案されています。 今回はCent…

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); CTOの幅野です。 今回はキーポイント検出手法を利用した物体検出モデルCornerNetを読みました。 arxiv.org 概要 オブジェクト…

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); インターンの中村です。 今回はFinding Tiny Facesという論文を読んだので解説していきます。 arxiv.org 概要 非常に小さい顔…

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); CTOの幅野です。 今回は高速化アーキテクチャとして広く利用されているMobileNetV2の論文を読みました。 arxiv.org 概要 モバ…

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); インターンの中村です。 今回はLibra R-CNNを読んだので解説していきます。 arxiv.org 訓練プロセス、損失、モデル改良を提案…

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); インターンの林です。 社内勉強会でShuffleNetを発表しました。 arxiv.org 背景 これまでの画像認識タスク 深く大きい畳み込…

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); インターンの中村です。 今回はRefDetを読んだので解説していきます。 正しい論文タイトルは"Single-Shot Refinement Neural …

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); インターンの林です。 社内勉強会でSSDを発表しました。 arxiv.org SSDとは 単一ディープニューラルネットワークを使って画像…

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); インターンの中村です。 今回はVoVNetを読んだので解説していきます。 https://arxiv.org/abs/1904.09730 Abstract 正式な論…

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); インターンの中村です。 今回はStyleGANを読んだので解説していきます。 https://arxiv.org/abs/1812.04948 NVIDIAの論文です…

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); この記事は7/6に開催されたMETRICAエンジニア勉強会の発表資料です。 今回は参加者の西本くんがMotibleNetについて発表してく…

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); はじめに CTOの幅野です。 Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference…

はじめに この記事はDeepLearning推論用デバイスまとめ記事の第三弾です。第三弾ではGoogleが提供しているEdge TPUについて紹介します。他のデバイスに関しては下記にまとめています。 Google Edge TPU TPUとは Tensor Processing Unit(TPU)はGoogleが開発し…

はじめに この記事はDeepLearning推論用デバイスまとめ記事の第二弾です。第二弾ではNVIDIAが提供しているJetson Nanoについて紹介します。他のデバイスに関しては下記にまとめられています。 NVIDIA Jetson Nano (引用：https://developer.nvidia.com/sites…

はじめに 今回は深層学習用のエッジコンピューティングデバイスの市場調査を行ったので、まとめました。 調査したデバイス 調査したデバイスは以下の３つです。 Intel Neural Compute Stick2 NVIDIA Jetson Nano Google EdgeTPU デバイス間の比較をする前に…

インターンの中村です。 今回はXceptionの論文を読みました。 Oct 2016, by Francois Chollet (Kerasの作者) arxiv: https://arxiv.org/abs/1610.02357 何がすごい？ 新たなモデル、Xceptionを提案 Inception V3にImageNetというデータセットで辛勝 JFTとい…

インターンの中村です。 今回はXNOR-Netという論文を読んだので解説します。 arxiv.org またXNOR-Netの関連論文も解説していますので、よかったら見てください。 metrica-tech.hatenablog.jp metrica-tech.hatenablog.jp この論文ではBinary Neural Network…

この記事は6/15に開催されたMETRICAエンジニア勉強会の発表資料です。 今回は参加者の西本くんがBinary Neurarl Networkについて発表してくれました。 arxiv.org Binarized Neural Networksの関連のある論文としてBinary Connectも解説してくれています。 me…

この記事は6/8に開催されたMETRICAエンジニア勉強会の発表資料です。 今回は参加者の西本くんがBinaryConnectについて発表してくれました。 arxiv.org 背景 近年、計算可能性が新しいアルゴリズム開発のネックになる場面が散見されるようになった。また、実…