グラフ構造を用いたコンピュータビジョンモデル「Vision GNN」
3つの要点 ✔️ 画像をグラフ構造として表現するコンピュータビジョンモデル「Vision GNN(ViG)」の提案 ✔️ 画像のパッチをノードとみなし、近いパッチを繋いでグラフを構成し、不規則で複雑なオブジェクトを表現する ✔️ 画像認識と物体検出に関する実験により、提案するViGアーキテクチャの優位性を実証した Vision GNN: An Image is Worth Graph of Nodes written by Kai Han,Yunhe Wang,Jianyuan Guo,Yehui Tang,Enhua Wu (Submitted on 1 Jun 2022 (v1), last revised 4 Nov 2022 (this version, v3)) Comments: NeurIPS 2022 Subjects: Computer Vision and Patter
画像系初心者による kaggle 細胞コンペ 2019 まとめ - guchiBLO はてな
本記事の概要 Recursion Cellular Image Classification (以降細胞コンペや本コンペと略します) という kaggle の画像コンペに参加したのでまとめます。筆者は一年ほど kaggle をやっていますがまともに画像コンペに参加したのは初なので、幾つかの気付きも書き残しておこうと思います。 本記事の概要 コンペ概要 画像特性 実験構造 control 画像 リーク metric learning 上位チームの解法 1st place 2nd place 3rd place 4th place 5th place 7th place 9th place 16th place 細胞コンペに参加してみて やったこと 躓き・気付き 次コンペではやりたいこと まとめ コンペ概要 細胞コンペではある実験に使用された細胞画像を 1,108 クラスに分類するというタスク
CNNの精度向上手法のモデルサイズによる効果の違いを調べてみた - 終末 A.I.
画像認識タスクはDeep Learningにより大幅に精度が向上してきた分野です。 1クラス500枚・100クラスの分類を行う必要がある、比較的難易度が高めのCIFAR-100ベンチマークでも、最新の手法であるGPipeやEfficientNetでは、テストセットにて90%を超えるAccuracyを達成しています。 paperswithcode.com しかし、これらの最高精度を叩き出すような手法はパラメーター数が600Mや、60Mと大量のパラメーターが必要になります。 このように、パラメーター数が多いモデルは、精度を向上させやすい分、推論や学習にパラメーター数に応じた時間が必要な問題があります。 一方で、多くのモデル構造では、パラメーター数が数Mにいくかいかないかの、より小さいモデルを構築することができます。 このようなモデルは、深いモデルに比べ精度面では劣るものの、処理速度は圧倒的に高
gscnn
Current state-of-the-art methods for image segmentation form a dense image representation where the color, shape and texture information are all processed together inside a deep CNN. This however may not be ideal as they contain very different type of information relevant for recognition. We propose a new architecture that adds a shape stream to the classical CNN architecture. The two streams proc
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
Deep Watershed Transform for Instance Segmentation
Most contemporary approaches to instance segmentation use complex pipelines involving conditional random fields, recurrent neural networks, object proposals, or template matching schemes. In our paper, we present a simple yet powerful end-to-end convolutional neural network to tackle this task. Our approach combines intuitions from the classical watershed transform and modern deep learning to prod
Ideinの技術や事業の紹介
Ideinの中村です。弊社は4/7でちょうど設立3年目を迎えたベンチャー企業です。この記事では主に弊社の取り組む課題や事業などについて紹介したいと思います。主にエンジニアや研究者の方々向けに弊社が何をやっているのか知ってもらう事を目的として書いています。 社名・ロゴ社名のIdeinはイデインと読みます。アイデア(Idea)の語源になったと言われているギリシアの言葉で見る・知るという意味があります。画像認識技術をやっていく気持ちを表しています。ロゴは八咫烏です。 課題IdeinはDeep Neural Network(DNN)による画像認識等の推論技術を、ハードウェア製品に搭載する技術に取り組んでいます。クラウドやサーバーではなく末端のデバイス上でDNNモデルによる推論を実行するニーズが近年高まっています。 最近はEdge ComputingとかOn Device Inference等と呼ば
Dilated Convolution - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
Dilated Convolution を chainer で実装しました。 Dilated Convolution の説明 Dilated Convolution は、フィルターとの積を取る相手の間隔をあける畳み込みのことです。 例えば、以下のような画像において、 12 を中心に 3 x 3 の普通の畳み込みフィルターを適用すると、 6, 7, 8, 11, 12, 13, 16, 17, 18 との積を取って和を取ると思います。 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 3 x 3 の dilate = 2 の Dilated Convolution フィルターを 12 を中心に適用すると、0, 2, 4, 10, 12, 14, 20, 22, 24 と 1 つおきに取ってきて、それらに 3 x
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GitHub - interactivetech/BayesianCNN-SGHMC: This is our code repository for our Final Project for ORIE 6741 Bayesian Machine Learning Class.
株式会社 Accel Brain – 活用なき「AI論」は、無学に等しい。
MobileNetV2: The Next Generation of On-Device Computer Vision Networks
