MPRG : 機械知覚&ロボティクスグループ／中部大学09 Nov 2018 解説&サーベイ 物体認識のための畳み込みニューラルネットワークの研究動向 1章 はじめに 2章 ILSVRCで振り返るCNNの進化 3章 最新のCNN改良手法 4章 各モデルの精度および処理速度の検証 5章 まとめ Download: PDF (Japanese) 電子情報通信学会論文誌に採録されました． 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
