2019-07-01から1ヶ月間の記事一覧

物体検出における3つのImbalance問題を分析した論文「Libra R-CNN」を読んでみました

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…

Grouped Convolutionモデルの精度を改善した論文「 ShuffleNet」を読んでみました

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…

SSDの改良モデル「RefineDet」を読んでみました

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 …

1stage物体検出モデル「SSD: Single Shot MultiBox Detector」を読んでみました

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…

DenseNetを高速化した論文「VoVNet」を読んでみました

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…

特徴を段階ごとに分けて生成できるモデル「StyleGAN」を読んでみました

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…

MobileNet論文その1: 「MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications」を読みました

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…

quantization aware trainingの論文「Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference」を読みました

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…

Deep Learning推論用デバイスその3 Google Edge TPU

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…