モダンな深層距離学習 (deep metric learning) 手法: SphereFace, CosFace, ArcFace - Qiita
モダンな深層距離学習 (deep metric learning) 手法: SphereFace, CosFace, ArcFaceDeepLearningMetricLearningFaceRecognition はじめに 顔認識 (face recognition) 等の個体識別問題において、距離学習は非常に重要です。ここで個体識別問題というのは、顔認識を例に取ると下記のようなものです。 2つの顔画像ペアが与えられた際にその顔画像ペアが同一人物のものであるかを判定する1:1認証 N人の顔画像データが予め与えられた状態で、個人が特定されていない顔画像が入力された際に、その顔画像がN人のうちどれであるか、またはどれでもないかを判定する1:N認証 何故距離学習が重要かというと、クラス分類問題とは異なりクラス数が不定で各クラスに属する画像を事前に得ることができず1、クラス分類問題として解くこと
Depthwise (separable) convolutionとか色々な畳込みの処理時間を比較してみる - Qiita
はじめに Kerasの作者@fcholletさんのCVPR'17論文XceptionとGoogleのMobileNets論文を読んだにて紹介したdepthwise (separable) convolutionとpointwise convolutionは、畳み込みのカーネルを空間方向とチャネル方向に分離することで、パラメータ数と計算時間を削減していた。 似たようなアプローチとして、Inception V31では空間方向の畳み込みを縦方向と横方向の畳み込みに分離し、畳み込みの受容野を維持しながら、パラメータを削減を行っている。具体的には1x7と7x1の畳み込みを利用して7x7の畳み込みを近似している。Inception V72では1x3と3x1の畳み込みが使われている。 ここでは、いくつかの種類の畳み込みの実際の処理時間を比較する。コードは下記にあります。 https://github.c
Kerasの作者@fcholletさんのCVPR'17論文XceptionとGoogleのMobileNets論文を読んだ - Qiita
Kerasの作者@fcholletさんのCVPR'17論文XceptionとGoogleのMobileNets論文を読んだDeepLearningKeras はじめに 最初は、軽量なConvNetに興味があったのでGoogleから出ているMobileNets 1 を読んでいたのだが、その過程でCholletさんのXception論文 2 を（後者は今更）読んだので合わせてまとめる。Cholletさんの論文はなんとなくカジュアルな雰囲気がして面白い。 どちらの論文もpointwise convolutionとdepthwise (separable) convoutionを用いて精度を保ちながらCNNのパラメータ数を削減している。すなわち、精度とパラメータ数のトレードオフを改善していると言える。 Xceptionは、パラメータ削減により、同一のパラメータで大規模な画像認識の高精度化を実現し、
府大生が趣味で世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発してしまった論文を読んだ - Qiita
Deep Learning Advent Calendar 2016の20日目の記事です。 ConvNetの歴史とResNet亜種、ベストプラクティスに関連スライドがあります（追記） 背景 府大生が趣味で世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発してしまったようです。 M2の学生が趣味でやっていたCIFAR10とCIFAR100の認識タスクで，現時点での世界最高性能の結果を出したそうだ…趣味でっていうのが…https://t.co/HKFLXTMbzx — ニーシェス (@lachesis1120) 2016年12月7日 府大のプレスリリース 一般物体認識分野で、府大生が世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発 黄瀬先生の研究室の学生さんだそうです。凄いですね！ ちょうどResNet系に興味があったので、読んでみます。この論文を理解するには、ResNet, (Wide
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
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
