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J-GLOBAL ID:202102229165580284   整理番号:21A0893998

AAM:畳込みニューラルネットワークにおける先進注意モジュール【JST・京大機械翻訳】

AAM: An Advanced Attention Module in Convolutional Neural Networks
著者 (4件):
資料名:
巻: 2020  号: MLBDBI  ページ: 371-374  発行年: 2020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)
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畳み込みニューラルネットワークの開発により,物体検出,物体分類,および他の分野に注意が成功裏に適用された。一方,それはこれらの場面における性能を著しく改善した。注意能力を完全に見つけるために,本論文は,ベースラインとしてFaceBoxesを使用して,SE,CBAM,およびECAのような顔検出に対するいくつかの有名な注意モジュール効果を研究する。結果に従って,CBAMに基づく先進注意モジュール(AAM)を提案し,WIDER FACEの検証データセットで試験した。性能は上記の注意モジュールより良い。ベースラインと比較して,それはそれぞれ2.0%,3.0%および2.8%増加し,0.1%,0.9%および1.1%のCBAMと比較して,AAMの有効性を完全に証明し,それはモデルサイズを増加させなかった。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
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