GitHub - facebookresearch/vissl: VISSL is FAIR's library of extensible, modular and scalable components for SOTA Self-Supervised Learning with images.You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
One Model To Learn Them All
Deep learning yields great results across many fields, from speech recognition, image classification, to translation. But for each problem, getting a deep model to work well involves research into the architecture and a long period of tuning. We present a single model that yields good results on a number of problems spanning multiple domains. In particular, this single model is trained concurrentl
2016年の深層学習を用いた画像認識モデル - Qiita
実装 検証が終わっていないモデルの使用は気をつけてください cifar10の数値感覚 現時点で97%以上ではSoTAになると思います。僕が知っている限り、最高精度は96.69%です。そろそろcifar100か別のデータセットを評価の軸にするべきかもしれません。 最近の傾向 今年はResnetファミリーの年だったと思います。特徴的な点として、深さ=精度が終わった点です。googlenetなどは昔から主張していましたが、ある程度深いと、深さよりも幅を広くしたほうが精度が上がるということが、様々な論文の結果で今年は示されました。3月くらいから、Resnetの幅を広くしたほうが良いという結果は副次的にぞろぞろ出ていて、5月23日に出たWide Residual Netowrksで決定的になったような形だと思います。幅が大事といったことが、今年はっきりした点であるように思います。 論文を俯瞰してみる
深層学習の判別精度を向上させるコツとActive Learning
連載目次 最近注目を浴びることが多くなった「Deep Learning（ディープラーニング・深層学習）」と、それを用いた画像に関する施策周りの実装・事例について、リクルートグループにおける実際の開発経験を基に解説していく本連載。 前回までは、下記のように解説してきました。ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Net（CNN）の基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワークを紹介し、リクルートグループで画像解析において積極的に利用しているフレームワーク「Caffe」を中心にDeep Learningを利用した画像解析について解説。そして、リクルートグループにおける画像解析の事例を紹介し、ビジネスへの活用に当たり、CNNだけでは乗り超えられない壁を乗り越えるまでの試行錯誤の過程を解説しました。 第1回「ニューラルネットワー
Models | DeepDetect
curl -X PUT 'http://localhost:8080/services/ilsvrc_googlenet' -d '{ "description": "image classification service", "model": { "repository": "/opt/models/ilsvrc_googlenet", "init": "https://deepdetect.com/models/init/desktop/images/classification/ilsvrc_googlenet.tar.gz", "create_repository": true }, "mllib": "caffe", "type": "supervised", "parameters": { "input": { "connector": "image" } } }' curl
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - KaimingHe/deep-residual-networks: Deep Residual Learning for Image Recognition
