ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
都内のパン屋でパン画像識別システムを使った実証実験がスタート - DigInfo TV
株式会社ブレインは、トレイ上のパンを約1秒で一括識別するシステムを開発し、東京都内のパン屋で実証実験を開始しました。 この技術は兵庫県立大学と共同開発したもので、実際のレジ精算業務に応用したのは世界で初めての試みとなります。 "アルバイトの方がすぐにパンの名前が覚えられないといった時にこのシステムを使うと、パンの名前が画面に出てきますので、即日レジを担当できるというのが一番のメリットです。それから、やはりレジ待ち行列でも瞬時に精算が完了するので全体的な効率化になると思います。" このシステムは、店内のほぼすべての商品で使うことができますが、サンドイッチなど、違う種類であっても角度によって同じ形・色に見える物は、具材をカメラに向ける必要があります。 "パンと言うのは、焼き釜の位置によって焼き色が変わったり、パンの上に載せるトッピングも人が載せるものですので、1つとして同じ場所には載りません。
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