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

doi:10.14923/transinfj.2018JDR0002

100 0 0 0 OA 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

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

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.

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中部大学山下先生 @takayosiy と共著の論文が2019年度電子情報通信学会論文賞を受賞しました！日本語論文の意義として、分野への貢献を意識したサーベイ論文で、その観点で評価して頂いたのだと思い、とても嬉しいです。論文：https://t.co/SeVmfS8shZ 関連講演資料：https://t.co/d13mubmMu3 https://t.co/QX3ovXVFPT

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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 https://t.co/bkKl4GOdFV このサーベイ論文めちゃくちゃ良い

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サーベイ論文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 https://t.co/mvtUBosTw1

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CNNサーベイ2019 / 1件のコメント https://t.co/raze1xajPM “IEICE SEARCH SYSTEM” (1 user) https://t.co/TpG8InJevi

下記のサーベイ論文の正式版が公開されました。和文Dのサーベイ論文は無償公開論文として公開されるようなので、誰でも閲覧頂けます！ https://t.co/ZocvifoGnH https://t.co/jmfGA3pRW5

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