機械知覚&ロボティクスグループ
中部大学

Deep Learning 口頭発表

[サーベイ論文] 畳み込みニューラルネットワークの研究動向

Author
内田祐介, 山下隆義
Publication
パターン認識・メディア理解研究会, 2017

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2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降, 画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いることがデファクトスタンダードとなった. ILSVRCでは毎年のように新たなCNNのモデルが提案され, 一貫して認識精度の向上に寄与してきた. CNNは画像分類だけではなく, セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている. 本稿では,AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに, 近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い, それらを幾つかのアプローチに分類し, 解説する. 更に, 代表的なモデルについて複数のデータ セットを用いて学習および網羅的な精度評価を行い, 各モデルの精度および学習時間の傾向について議論を行う.

畳み込みニューラルネットワークの研究動向 from Yusuke Uchida
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