
Stacked Hourglass Network [人物姿勢推定]
1. Stacked Hourglass Networkとは [概要] Stacked Hourglass Network とは,直列に Hourglass Module (砂時計モジュール)をN個スタックするネットワー 続きを読む…
1. Stacked Hourglass Networkとは [概要] Stacked Hourglass Network とは,直列に Hourglass Module (砂時計モジュール)をN個スタックするネットワー 続きを読む…
Q. 「ResNetの一番の利点は」? このQ and A記事では,ResNetの利点点は? という質問に対して,管理人なりの回答を行う.言い換えると,「(ResNet以前の)従来型CNNバックーンと最も異なっていた点は 続きを読む…
1. スキップ接続 (skip connection)とは [概要] スキップ接続 (skip connection)とは,ディープニューラルネットワークにおいて,途中の複数層をN層分スキップして先の層へとつなげる迂回パ 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. Transformer とは [概要] Transformer とはアテンションを主要部品として用いた,深層学習むけの(トークン)系列変換モデルである.従来の系列変換モデルの定番であった「seq2seq with 続きを読む…
1. 残差接続 (residual connection)とは [概要] 残差接続 (residual connection)とは,CNNの1種である ResNet [He et al., 2016a], [He et 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. ResNet (Residual Neural Networks)とは [概要] ResNet (Residual Neural Networks)とは,残差接続を活用した残差ブロックを直列に多数つなげて,残差の系 続きを読む…