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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[CNN][deep learning][deeplearning][機械学習][論文][サーベイ] CNNサーベイ2019

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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
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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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