文献

J-GLOBAL ID：201702252806037424   整理番号：17A1733086

caffe深い学習フレームワークを用いた画像分類【Powered by NICT】

Image classification with caffe deep learning framework

著者 (3件)： Cengil Emine (Computer Engineering Department, Firat University, Elazig, Turkey) ,  Cinar Ahmet (Computer Engineering Department, Firat University, Elazig, Turkey) ,  Ozbay Erdal (Computer Engineering Department, Firat University, Elazig, Turkey)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： UBMK  ページ： 440-444  発行年： 2017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： 画像分類は,機械学習の分野で重要な問題の一つである。深い学習アーキテクチャは,画像分類と物体検出のような多くの機械学習応用で使用されている。大規模画像クラスタを操作し,迅速にそれらを実装する能力は,深層学習を画像分類における一般的な方法。深層学習のアーキテクチャは,画像分類問題を解くための,畳込みニューラルネットワークの成功を指摘した。ilsvrc12競争の勝者の畳込みニューラルネットワークモデルを実装した。法が成功の1000カテゴリーの百二十万画像を識別する。応用はcaffeライブラリーを用いて行った,画像分類プロセスを採用した。GPUによって提供された速度施設を用いた応用では,試験運用は,Caltech-101データセットの画像を用いて行った。Copyright 2017 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： *学習 ,  クラスタ ,  機械学習 ,  畳込み ,  ニューラルネットワーク ,  計算機アーキテクチャ ,  *画像
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  深層学習 ,  物体検出 ,  *画像分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習 ,  フレームワーク ,  画像分類