ResNeXt: 残差ブロックのワイド化によるResNet改善版

1. ResNeXtとは [概要] ResNeXt とは，ResNetの残差ブロックをワイド化したResNet改良版である[Xie et al., 2017] ．当時様々なチームが研究していた流行の研究テーマである『経路続きを読む…

CNNバックボーン(backbone)の代表的アーキテクチャの歴史 [まとめ年表]

1. CNNバックボーン(backbone)とは [概要] CNNバックボーン (backbone) とは，CNN(畳み込みニューラルネットワーク)のネットワーク構造のうち，序盤から終盤まで層の範囲全体のことをさす．脊椎続きを読む…

1. DenseNet とは [概要] DenseNet とは，サブブロック間の各層を密に全てスキップ接続した「Denseブロック」を主要部品に用いる，画像認識向け用CNNのバックボーン設計である [Huang et a 続きを読む…

1. InceptionNet とは [概要] InceptionNet (Inception Network, 別名 GoogLeNet) とは，Googleの研究チームが考案したCNN (畳み込みニューラルネットワー続きを読む…

1. 概要 VGGNet とは，初期の代表的な少し深い物体画像認識向けの，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)である [Simonyan and Zisserman, 2015] ．Andrew Zisserman 続きを読む…

1. AlexNet とは [概要] AlexNet とは，Geoffrey Hinton 研究室の Alex Krizhevsky と，その指導役であった Ilya Sutskever (Wikipedia) 続きを読む…

1. LeNetとは [概要] LeNetとは，CNN(畳み込みニューラルネットワーク)の，最初の提案および実装である [LeCun et al., 1989], [LeCun et al., 1998a] ．従来の「画続きを読む…

1. ResNet (Residual Neural Networks)とは [概要] ResNet (Residual Neural Networks)とは，残差接続 (スキップ接続)を活用した残差ブロックを直列に多数続きを読む…

1. FPN(Feature Pyramid Networks)とは [概要] FPN (Feature Pyramid Networks)は，物体検出などにおいて，マルチスケール画像認識へと効率的に対応するために，CN 続きを読む…

1. CNN (畳み込みニューラルネットワーク) とは [概要] CNN (Convolutional Neural Network, 畳み込みニューラルネットワーク)とは，学習可能な畳み込み層を含んだ4層以上から構成さ続きを読む…