R-CNN (Region-CNN)

1. R-CNN (Region-CNN)とは [概要] R-CNN (Region-CNN)とは，2ステージ構成で，Coarse-to-Fineな予測を行う，2ステージ型物体検出である [Girshick et al 続きを読む…

スクラッチからの学習 (learn from scratch)

1. スクラッチからの学習 (learn from scratch) とは [概要] スクラッチからの学習 (train from scratch)とは，大規模なディープニューラルネットワーク (DNN)の学習において，続きを読む…

1. グローバル平均プーリング (Global Average Pooling)とは [概要] グローバル平均プーリング (Global Average Pooling，全体平均プーリング) とは, 特徴マップの空間領域続きを読む…

1. tanh 関数とは [概要] tanh関数 (Hyperbolic tangent function, 双曲線正接関数) とは，ニューラルネットワークにおいて，隠れ層に用いられる活性化関数の１つである．シグモイド関続きを読む…

1. シグモイド関数 (sigmoid function)とは [概要] シグモイド関数(sigmoid function)とは，機械学習の「2クラス識別モデル」において，確率的なベクトル出力をする際によく用いられる活性続きを読む…

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…

1. IoU(Intersection over Union)とは [概要] IoU(Intersection over Union)とは，物体検出モデルで予測した物体バウンディングボックス領域と，正解バウンディングボッ続きを読む…

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. YOLO とは [概要] YOLO (You Only Look Once) とは，CNNを用いた「アンカーベースの1ステージ型の物体検出」ネットワークの，最初の提案である．YOLO (v1)は，Faster R- 続きを読む…