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、モデル改良を提案して計算量をほとんど変えないまま物体検出の制度を向上させた論文。それら3つをまとめてLibraと呼んでいる。分かりづらい。正直や…

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 深く大きい畳み込みニューラルネット 数十億FLOPSの計算 Shuffle Netは 限られた計算量で性能を求めるCNN architecture 数十~数百MFLOPSの計算 Chann…

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 Network for Object Detection"。 arxiv Object Detectionには2-stageと1-stage(Single Shotとも)の２つのアプローチがあり、一般…

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の中の物体を検出する方法 論文ではVGG16にExtra Feature Layersという畳み込み層を加え、物体検出を可能にした 予測時にカテゴリ…

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 正式な論文タイトルは "An Energy and GPU-Computation Efficient Backbone Network for Real-Time Object Detection". つまり、この論文で…

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。GPU開発元らしく潤沢なGPU資源を使って超リアルな画像を生成した1ことで話題になりましたが、特徴をレベルごとに分離するGenerat…

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れました。 論文pdf Mobilenetの特徴 軽い 速い 精度が良い Depthwise Separable Convolution Mobile Netの軽量化のための工夫。 …

はじめに CTOの幅野です。 Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inferenceを読みました。 この論文はTensorflow/Tensorflow Liteで実装されている、モデルのパラメータを量子化する手法です。 以前まではEd…

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…