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J-GLOBAL ID：201602271665072715   整理番号：16A1384859

コンピュータビジョンのための開始アーキテクチャの再考【Powered by NICT】

Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision

著者 (5件)： Szegedy Christian ,  Vanhoucke Vincent ,  Ioffe Sergey ,  Shlens Jon ,  Wojna Zbigniew
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CVPR  ページ： 2818-2826  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 畳込みネットワークは,多種多様なタスクのための最も状態何かコンピュータビジョン溶液の核である。2014年以来非常に深い畳込みネットワークが主流になり始める,種々のベンチマークに実質的な利得が得られた。増加したモデルサイズと計算コストは多くのタスク(訓練を提供する十分なラベル付きデータ限り)の即時品質向上に変換する傾向があるが,計算効率と低いパラメータ数はまだモバイルビジョンとビッグデータシナリオのような種々のユースケースの要因を可能にした。ここでは,適切に因数分解コンボリューションと積極的な正則化による可能な限り効率的に添加した計算の利用を目的とする方法でネットワークをスケールアップする方法を探索している。ILSVRC2012分類課題検証セット技術の現状にかなりの利得を実証した上で提案手法をベンチマーク:ネットワークを用いた単一フレーム評価のための21:2%トップ1および5:6%トップV誤差推定による五十億多重addsの計算コストと百万二十五以下のパラメータを用いた。4モデルと多作物評価のアンサンブルを用いて,公式試験セットに対する検証セットと3:6%トップV誤差3:5%トップV誤差と17:3%トップ1誤差を報告した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： スケールアップ ,  利得 ,  畳込み ,  因数分解 ,  ネットワーク ,  *コンピュータビジョン ,  正則化 ,  ベンチマーク ,  農作物 ,  *計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 誤差推定 ,  ユースケース ,  計算効率 ,  品質向上 ,  計算コスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： コンピュータビジョン ,  アーキテクチャ