Twitterで振り返る2019年のDeep Learning論文（前編） - Qiita
はじめに みなさんどうやってDeep Learningの最新論文をフォローしているでしょうか。私は特に工夫することもなくarXivをチェックする毎日です。基本的に自分の専門分野であるコンピュータビジョンに関連するComputer Vision and Pattern Recognitionの新着だけを見ています。大体1日に50〜100件くらいの新規投稿があります。タイトルと著者（の所属）とアブストラクトをざっと見て、気になったものはもうちょっと読みます。で、たまにその紹介をツイートします。 さて、2019年も終わりということで、ツイートした論文紹介からピックアップして補足する形で2019年のDeep Learning論文の振り返りをしてみようと思います。ピックアップにはTwitter公式のアナリティクスを使いました。といっても単に各ツイートのインプレッション1を取得し、インプレッションが高
最新最強の物体検出技術M2Detを動かしてみた - Qiita
はじめに 先日以下の記事を書きました。 最新最強の物体検出技術M2Det で、著者らによる実装がGitHubで公開されたので動かしてみると共にSSDとざっくり比較しました。結論を言ってしまうと、今回試した範囲ではM2DetはSSDよりも遅かったですが、特に小さな物体に対する検出精度がかなり高いです。 実験環境 今回はASUSのゲーム向けラップトップROG ZEPHYRUSGX 501GIを使いました。GTX 1080を積んでるにも関わらずまぁ持ち歩けなくはないというレベルのサイズを実現している優秀なマシンです。スペックはざっとこんな感じです。 CPU: Intel Core i7-8750H @ 2.2GHz MEM: 24GB GPU: NVIDIA GeForce GTX 1080 Max-Q OS: Ubuntu 16.04 LTS 実装 冒頭にも書いたように著者らの実装をそのまま使
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