Deep Learning Acceleration勉強会(# DLAccel)に参加してきたのでまとめ - ぴよぴよ.py
今日参加してきた Deep Learning Acceleration勉強会 - connpass が非常に面白かった. 一度聞いただけでは全然理解できなかったので、後から読み返すように公開された資料や論文などをメモをまとめた。 私自身は仕事で一度tensorflowでCNN触ってみたくらいで、超初心者なので、 おかしな書き方をしているところがあるかもしれませんヾ(´ﾟДﾟ;) [2017/09/04 11:00 追記] 間違いの修正/情報追記 目次 モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化 by Yusuke Uchida(@yu4u)さん 資料 よくある高速化の方法 Factorization conv(5 x 5) => conv(3 x 3) - conv(3 x 3) conv(3 x 3) -> conv(1 x 3) - conv (3 x
ニューラルネットワークの動物園 : ニューラルネットワーク・アーキテクチャのチートシート(後編) | POSTD
前編はこちら： ニューラルネットワークの動物園 : ニューラルネットワーク・アーキテクチャのチートシート(前編) 逆畳み込みネットワーク(DN) は、インバース・グラフィックス・ネットワーク（IGN）とも呼ばれていますが、畳み込みネットワークを逆転させたものになります。例えばネットワークに”猫”という言葉を入力すれば、生成した猫らしき画像と本物の猫の写真を比較しながら猫の画像を作成するよう訓練するようなイメージです。普通のCNNと同様にDNNをFFNNに組み合わせることができますが、新しい略語が見つかる時に線が描かれるところが特色です。深層逆畳み込みニューラルネットワークとでも呼べそうですが、FFNNの前後にDNNをつなげると、新しい名前をつけるにふさわしい別のアーキテクチャのネットワークができると主張できます。実際にはほとんどのアプリケーションにおいて、ネットワークにテキストに似たものが
SSD: Single Shot MultiBox Detector 高速リアルタイム物体検出デモをKerasで試す - Qiita
リアルタイムに物体検出するのってどうやるんだろう？と思い調べてみたら、想像以上に高機能なモデルが公開されていたので試してみました。こんな感じです。 自動運転で良く見るようなリアルタイムの物体認識をしています。このモデルは「Single Shot MultiBox Detector（SSD）」という深層学習モデルで、Kerasで動いています。 環境さえ整えればレポジトリをクローンして簡単に実行できます。今回はデモの実行方法をまとめてみます。 環境 ちょっと古いiMacにUbuntu16.04を入れたものを使いました。詳しくはこのへんとかこのへんをご参照ください。 深層学習を利用したリアルタイムの物体検出は次々と新しい技術が公開されているようです。ざっと調べたところ、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN…。どれだけ早くなるねん。って感じですが、とにかくどんどん早くなってい
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