NMS (Non-Maximum Suppression, 非極大値抑制)

1. NMS (Non-Maximum Suppression, 非極大値抑制) とは [概要] NMS (Non-Maximum Suppression, 非極大値抑制)とは，画像処理・物体検出などの結果値画像において続きを読む…

アンカーボックス (Anchor Box) [物体検出]

1. アンカーボックス (Anchor box)とは [概要] アンカーボックス (Anchor box)とは，アンカーベースの物体検出ネットワーク手法において，CNN特徴マップ上に配置した各アンカー点周辺に，予測の元矩続きを読む…

1. バウンディングボックス(Bounding Box)とは [概要] バウンディングボックス(Bounding Box)とは，外部領域に対して興味対象の物体領域を，最小の長方形で囲って境界で区切る(バウンドする)部分領続きを読む…

1. バニラ(vanilla)とは [概要] バニラ(vanilla) とは，機械学習において，あるアルゴリズムやモデル・ネットワークが「何も操作されていない」「提案された設計のままの」「元論文どおりの」状態のものを示し続きを読む…

1. 埋め込み層 (Embedding Layer)とは [概要] 埋め込み層(Embedding Layer)とは，入力のトークンのone-hotベクトル表現(K次元=数万語の辞書)を，自然言語処理ネットワークが扱いや続きを読む…

1. 層(layers)とは [概要] 層 (layers)とは，ディープラーニングにおいて，DNN(ディープニューラルネットワーク)を構成・設計する際の最小構成単位の部品のことである．この記事で示すような各種の「層」を続きを読む…

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…

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…

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…

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…