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(CNN 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 続きを読む…
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DenseNet: Denseブロック内で全層間をスキップ接続するCNN
1. DenseNet とは [概要] DenseNet とは，サブブロック間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，画像認識向け用のCNN(畳み込みニューラルネットワーク)の設計である [H 続きを読む…
VGGNet: 初期の定番CNN
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…
AlexNet: 大規模な画像認識CNNの元祖
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)の3人により提 続きを読む…
LeNet: 最初のCNN構造
1. LeNetとは [概要] LeNetとは，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)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3層 続きを読む…
ResNet: 残差ブロックを利用した深いCNN
1. ResNet とは [概要] Residual Neural Networks (ResNet) とは，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のバックボーンとして広く用いられる構造であり，残差接続を使用した「残差 続きを読む…