ドロップアウト(Dropout) [ランダム正則化]
1. ドロップアウト(Dropout) とは [概要] ドロップアウト(Dropout)とは，ディープラーニングの学習中の各エポックにおいて，各層で異なるニューロンをランダムに除去することにより，簡単な処理で強力な正則化 続きを読む…
投稿者: Masaki Hayashi
「CVML エキスパートガイド」の管理人です．コンピュータビジョンの研究者です．動画の認識の業績が多いですが，論文に表れていないところでも，様々なコンピュータビジョン系の企業向けの研究コンサルも行なってきたこともあり，守備範囲はかなり広いです．
後進の教育や，学習教材の作成への情熱も高いです．みなさんと一緒に日本のコンピュータビジョン業界や周辺業界を，楽しく業界を盛り上げていきたいです．
全結合層 (fully-connected layer) [線形層]
1. 全結合層 (fully-connected layer)とは [概要] 全結合層 (fully-connected layer, 全连接层)とは，ニューラルネットワークにおいて，前後の層と密に全てのニューロン同士が 続きを読む…
PASCAL VOC 2007 データセット
1. PASCAL VOC 2007 データセット とは [概要] PASCAL VOC 2007 データセットは，画像認識向けチャレンジであるPASCAL VOC (Visual Object Classes)のうち， 続きを読む…
マルチヘッドアテンション (Multi-head Attention) [Transformerの部品]
1. マルチヘッドアテンション (Multi-head Attention) とは [概要] マルチヘッドアテンション (Multi-head Attention) とは，Transformerで提案された，複数のアテン 続きを読む…
DeepMask と SharpMask
1. DeepMask と SharpMask とは [概要] DeepMask および SharpMask とは，初期のインスタンスセグメンテーション手法である[Pinheiro et al., 2015] [Pinh 続きを読む…
KITTI データセット
1. KITTI データセットとは [概要] KITTI データセット とは，車載前方映像と3D点群を入力にした，各種のビジョン問題向けのベンチマークである [Geiger et al. 2012] ．正式名称はThe 続きを読む…
畳み込み層 (Convolution Layer)とその発展型
1. 畳み込み層とは [概要] 畳み込み層 (Convolution Layer) とは，CNN(畳み込みニューラルネットワーク)などのディープニューラルネットワークにおいて，学習済みフィルタバンクにより畳み込みを行う層 続きを読む…
グループ化畳み込み(Grouped Convolution)
1. グループ化畳み込み(Grouped Convolution) とは [概要] グループ化畳み込み層(Grouped Convolution Layer)とは，全チャンネル一気に畳み込まず，分割した各グループ内のチャ 続きを読む…
膨張畳み込み層 (Dilated Convolution)
1. 膨張畳み込み層 (Dilated Convolution)とは [概要] 膨張畳み込み層 (Dilated Convolution) とは，カーネルの走査位置を膨張させることにより，少数の層のみで，効率的に広い受容 続きを読む…
1 x 1 畳み込み (1 x 1 Convolution, 点単位畳み込み層)
1. 1 x 1 畳み込み (1 x 1 Convolution) とは [概要] 1 x 1 畳み込み (1×1 Convolution, 点単位畳み込み層)とは，各カーネルの空間サイズが [1 x 1] である，CN 続きを読む…