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J-GLOBAL ID：201702229509199937   整理番号：17A0465913

CNNを用いた高速モバイル画像認識エンジンの自動生成フレームワーク

著者 (2件)： 丹野良介 (電通大) ,  柳井啓司 (電通大)
資料名： 画像ラボ  (Image Laboratory)
巻： 28  号： 4  ページ： 31-38  発行年： 2017年04月10日 
JST資料番号： L2340A  ISSN： 0915-6755  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,iOSやAndroidなどのモバイルOS上で動作可能な,深層学習を用いた画像認識エンジンを,既存のディープラーニングCaffeで学習したモデルから自動的に生成するCaffe2Cフレームワークについて,実際に構築した4種類の物体認識アプリとともに紹介する。(著者抄録)

シソーラス用語： *画像認識 ,  *機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  応用プログラム ,  携帯端末 ,  スマートフォン ,  高速化 ,  高速アルゴリズム ,  自動化 ,  フレームワーク【ソフトウェア開発】 ,  ライブラリ【計算機】 ,  *深層学習 ,  モバイルアプリケーション ,  自動生成 ,  改変
準シソーラス用語： ソフトウェアフレームワーク

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： CNN ,  モバイル ,  画像認識 ,  自動生成 ,  フレームワーク