著者

内田 祐介 山下 隆義

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.J102-D, no.3, pp.203-225, 2019-03-01

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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.本論文では,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,代表的なモデルについて複数のデータセットを用いて学習及び網羅的な精度評価を行い,各モデルの精度及び学習時間の傾向について議論を行う.

著者

畦 浩二 内田 祐介

出版者

大阪教育大学教科教育学研究会

雑誌

教科教育学論集 (ISSN:1348186X)

巻号頁・発行日

vol.12, pp.35-43, 2013-03-29

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This paper examines the effects of a single-visit lecture-type learning activity conducted in the science museum on the pupils' science academic ability and attitude towards the science museum of the different school grade group, where pupils had different learning experiences in the past. The following were seen statistically significant; 1) The pupils' amount of knowledge increased after the lecture, regardless of the pupils' past learning experiences, 2) The amount of knowledge was maintained at higher status among the pupils who had the past learning experiences, 3) The pupils who didn't have the past learning experiences had more difficulty metastasizing the newly acquired science concepts. 4) The pupils who didn't have the past learning experiences showed more positive attitudes towards the science museum.