Open 2019.07.29
ステアラボ人工知能セミナー #21

畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化

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■ 動画紹介

本動画は、畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化と題して、 内田 祐介先生(株式会社ディー・エヌ・エー システム本部AIシステム部)が登壇します。

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.
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.
本講演では,AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに,近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い,それらを幾つかのアプローチに分類し,解説する.更に,実用上重要な高速化手法についても解説を行う.

■ コンテンツ一覧

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