日本ロボット学会 ロボット工学セミナー 第126回 ロボットのための画像処理技術 講演資料 https://www.rsj.or.jp/event/seminar/news/2020/s126.html 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深層学習,その中でも特に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.CNNはクラス分類をはじめとして,物体検出やセグメンテーション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広く利用されてきている.本講演では,CNNの発展を振り返るとともに,エッジデバイスで動作させる際に重要となる高速化等,関連する深層学習技術の解説を行う. 1. クラス分類向けモデルについて 1.1. ILSVRCで振り返る進化の歴史 1.2. その他重要なモデル 1