SegNet: シーン画像セグメンテーションCNNの初期提案

1. SegNet とは [概要] SegNet は，初期のセマンティックセグメンテーション向けの，畳み込みニューラルネットワークである[Badrinarayanan et al., 2015]．車載前方動画の各フレーム続きを読む…

Faster R-CNN: 2ステージ型のアンカーあり物体検出CNNの元祖

1. Faster R-CNN とは [概要] Faster R-CNN とは「領域提案を用いた2ステージ型物体検出向けCNN」の元祖となった提案である [Ren et al., 2015]．効率的な2ステージ計算により続きを読む…

1. アブレーション(ablation)の概要アブレーション(ablation) とは，機械学習の予測モデル(特に人工ニューラルネットワーク)において，構成要素の一部分を取り除いて実験を行い，結果を比較することを指す．続きを読む…

1. U-Net とは [概要] U-Net とは，画像のセマンティックセグメンテーション向けに提案された，スキップ接続あり砂時計型 Encoder-Decoder の CNN(畳み込みニューラルネットワーク)である [ 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. バッチ正規化(Batch Normalization)とは[概要] バッチ正規化 (Batch Normalization) とは，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の中間層において，「ミニバッチ内のデータ分続きを読む…

1. ReLU とは [概要] ReLU (Rectified Linear Units, 整流化線形ユニット)は，ディープニューラルネットワークにおいて広く用いられる，主に中間層向けの活性化関数である [Nair an 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…