畳み込みニューラルネットワークの研究動向

2017年12月に開催されたパターン認識・メディア理解研究会（PRMU）にて発表した畳み込みニューラルネットワークのサーベイ 「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

[yu4u]

畳み込みニューラルネットワークの研究動向のサーベイについてPRMU研究会で発表しました（with @takayosiy 先生）CNNの歴史及び最新研究を紹介しつつ、様々な実装の一覧や同一条件での比較結果を載せています。

[stealthinu]

1年前の資料だけどとてもよい。https://arxiv.org/pdf/1512.07108v5.pdf が元ネタになってて論文のそれぞれについて解説してくれてる感じ。

[natsutan]

すげー

[prototechno]

#denatechcon

[elu_18]

畳み込みニューラルネットワークの研究動向のサーベイについてPRMU研究会で発表しました（with @takayosiy 先生）CNNの歴史及び最新研究を紹介しつつ、様々な実装の一覧や同一条件での比較結果を載せています。 #prmu #cvsaisenta

[karaage]

メモ