オブジェクト検出モデルでは、検出バックボーンは全体的な推論コストの半分以上を消費します。最近の研究では、Neural Architecture Search（NAS）を使用してバックボーンアーキテクチ

arxiv_reader のブックマーク 2021/11/29 13:29

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4711841303240133346/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.13336v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.13336v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2111.13336v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ゼロショットニューラルアーキテクチャ検索からの効率的なオブジェクト検出バックボーンの再検討</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pre-training">pre-training</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/NAS">NAS</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/human">human</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/zero-shot">zero-shot</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">オブジェクト検出モデルでは、検出バックボーンは全体的な推論コストの半分以上を消費します。最近の研究では、Neural Architecture Search（NAS）を使用してバックボーンアーキテクチ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211129#bookmark-4711841303240133346"><span class="datetime-body">2021/11/29 13:29</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

このブックマークにはスターがありません。
最初のスターをつけてみよう！