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J-GLOBAL ID：202202272718398135   整理番号：22A0707743

モバイルネットV3のための並列アトロス畳込みの最適選択【JST・京大機械翻訳】

Optimal Selection of Parallel Atrous Convolutions for MobileNet V3

著者 (4件)： Abdani Siti Raihanah (Universiti Kebangsaan Malaysia, UKM, Bangi, Selangor, Malaysia) ,  Zulkifley Mohd Asyraf (Universiti Kebangsaan Malaysia, UKM, Bangi, Selangor, Malaysia) ,  Kamari Nor Azwan Mohamed (Universiti Kebangsaan Malaysia, UKM, Bangi, Selangor, Malaysia) ,  Moubark Asraf Mohamed (Universiti Kebangsaan Malaysia, UKM, Bangi, Selangor, Malaysia)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 829  ページ： 985-990  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 眼疾患スクリーニングシステムは,低コストでマススクリーニング試験を行う際の健康実務者にとって重要なツールである。したがって,このシステムは,通常,形態因子が小さく,容易に農村地域に配分される移動プラットフォームのために構築される。このシステムは,最先端のインテリジェント人工知能システムの助けを借りて,自動意思決定を行うことが期待される。したがって,MobileNet V3は,特にモバイルアプリケーション用に設計された最適化畳込みニューラルネットワークである。それは,スクイーズと励起ユニットを埋め込んだ膨張モジュールのスタックから成る。しかしながら,ネットワークは,様々なサイズの関心の対象に catうために,専用のマルチスケール特徴抽出機能を持たない。したがって,多重拡張率を有する並列の反復的畳込みのセットを,分類精度をさらに改善するために,元のネットワークに統合した。その結果,4の最大膨張率を有する一連のアトラス畳込みは,0.719の最良の精度を生成することが分かった。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *畳込み ,  励起 ,  意思決定 ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  多重化 ,  応用プログラム ,  眼疾患 ,  集団検診 ,  農業地区 ,  人工知能システム ,  プラットフォーム【通信】
準シソーラス用語： マルチスケール ,  モバイルアプリケーション ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Atrousコンボリューション ,  畳込みニューラルネットワーク ,  眼底画像

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  移動通信  (ND08030H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： モバイル ,  ネット ,  ロス ,  畳込み