3つの要点 その1 パラメータ数を激減させる新しい畳み込みMixConvを提案 その2 MixConv層を含んだモデルをAIに自動生成(=NAS)させることでMixNetを開発 その3 MixNetはMobileNet-V3やMnasNetなどの小型画像認識モデルのみならずResNet-153に対してはパラメータ数1/9程度で性能を凌いだ MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels written by Mingxing Tan, Quoc V. Le (Submitted on 22 Jul 2019 (v1), last revised 1 Dec 2019 (this version, v3)) Journal reference: BMVC 2019 Subjects: Computer Vision and Pattern