Papers with Code 2020 Review
Papers with Code indexes various machine learning artifacts — papers, code, results — to facilitate discovery and comparison. Using this data we can get a sense of what the ML community found useful and interesting this year. Below we summarize the top trending papers, libraries and benchmarks for 2020 on Papers with Code. Top Trending Papers of 2020 EfficientDet by Tan et al was the most viewed p
画像認識と深層学習
日本ロボット学会 ロボット工学セミナー 第126回 ロボットのための画像処理技術 講演資料 https://www.rsj.or.jp/event/seminar/news/2020/s126.html 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深層学習，その中でも特に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．CNNはクラス分類をはじめとして，物体検出やセグメンテーション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広く利用されてきている．本講演では，CNNの発展を振り返るとともに，エッジデバイスで動作させる際に重要となる高速化等，関連する深層学習技術の解説を行う． 1. クラス分類向けモデルについて 1.1. ILSVRCで振り返る進化の歴史 1.2. その他重要なモデル 1
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