ViTよりもシンプルで強力な最新画像処理モデル ConvMixer を詳細解説！
はじめに ICLR2022に向けて、ViT や MLP-Mixer などよりもシンプルな作りにもかかわらず、より高性能な新モデル ConvMixer が発表されました。 ViT をはじめとして強力 […]
古賀
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ResNetの改良モデルWideResNetを詳細解説！
はじめに 2017年に仏 Université Paris-Est, École des Ponts ParisTech の研究チームから発表された ResNet の改良モデル WideResNet […]
CVPR2021のストリーミング物体検出チャレンジで1位になった「YOLOX」を詳細解説！
はじめに 中国の有力新興企業であるMegvii Technologyが開発し、CVPR2021 でおこなわれた Streaming Perception Challenge で１位を獲得した YOL […]
【CVPR2021】物体検出のラベルアサインメントを最適化するOTAを紹介！
はじめに CVPR2021 で早稲田大学と中国の有力新興企業 Megvii Technology が物体検出タスク時のアンカーボックスに対するラベル付与に関する新しい手法である Optimal Tr […]
ViTとCNNを組み合わて精度と速度を向上させたCMTを詳細解説！
はじめに 豪シドニー大学とファーウェイの研究チームがVisionTransformerとCNNのよい部分を組み合わせて精度と計算効率を向上させたモデル CMT を発表しました。 ●論文 CMT: C […]
【CVPR2021】トラッキング情報をオンラインで利用することで物体検出精度を高めたTraDesを詳細解説！
はじめに CVPR2021でニューヨーク州立大学バッファロー校を中心とした研究チームからトラッキングに必要な情報を有効活用することで物体検出の精度を高めたトラッキングモデルが発表されました。 なお […]
【CVPR2021】仏レンヌ大学による新たな群衆トラッキング用データセット「CroHD」とモデル「HeadHunter」を詳細解説！
はじめに フランスのレンヌ大学やフランス国立情報学自動制御研究所の研究チームが頭部に注目した群衆トラッキングのためのベンチマークデータセット CroHD 及び新たな評価指標 IDEucl、ベースライ […]
【CVPR2021】軽量なオブジェクトトラッキングモデル「LightTrack」を詳細解説！
はじめに オブジェクトトラッキングタスクは精度の向上のためにモデルが肥大化する傾向にあります。現実の限られた資源化で運用するにはモデルの軽量化が必要です。今回、 Microsoft Research […]
「BEiT: 画像処理版のBERT」自己教師あり事前学習のためのモデルBEiTを詳細解説！
はじめに Microsoft Researchから画像タスク用の事前学習モデルBEiTが発表されました。自然言語処理の世界で革新的な事前学習モデルになったBERTの構想を画像に対しても適用したもので […]
- 2021.06.25
- 学術研究, 機械学習・AutoML,
「Regularization is all you Need」DLモデルの表形式データに対するMLモデルへの優位性を証明！
はじめに 独フライブルク大学らの研究チームが、表形式データに対しても単純なニューラルネットワークモデル（MLP）が正則化次第で、決定木などの機械学習モデルよりも性能が良くなることを発表しました。これ […]
米セントラルフロリダ大学が発表した皮肉を判定するモデルを紹介！
はじめに 米セントラルフロリダ大学がSNS上の皮肉などをより正確に発見する自然言語処理モデルを開発しました。 ●大学公式HP UCF Team Develops Artificial Intelli […]
- 2021.06.14
- 画像処理,
よりシンプルで高効率・高精度なセグメンテーションモデルSegFormerを詳細解説！
はじめに 香港大学やNvidia社らの研究チームよりセマンティックセグメンテーションタスク向けのモデルSegFormerが発表されました(2021年5月31日公開)。よりシンプルで効率的なモデルをT […]
Attentionは不要!?Google BrainによるTransformer型モデルに対抗できるgMLPを詳細解説！
はじめに Google Brainが全結合層を基本としたニューラルネットワークがTransformerと同程度の精度を出すことができることを研究で明らかにしました。この結果、NLP（自然言語処理）だ […]
- 2021.05.16
- 学術研究,
Googleがモデルの幅と深さが獲得する表現に与える影響に関する研究を発表！
はじめに Googleがニューラルネットワークモデルの幅と深さがどのように獲得する内部表現に影響するかの研究を発表しました。 〇Google AI Blog Do Wide and Deep Net […]
カリフォルニア大学サンディエゴ校が救急医療ロボットのためのナビゲーションシステムとしてSafeDQNを発表！
はじめに カリフォルニア大学サンディエゴ校がロボットが医療現場の臨床環境や救急部門でも適切に挙動できるように、より正確なナビゲーションシステムとして強化学習アルゴリズムを利用したSafeDQNを開発 […]
- 2021.05.12
- 学術研究,
ウィーン工科大学による機械学習を利用した単細胞モデルの再現に基づく生態原理の研究！
はじめに 単細胞生物がどのように目的の場所へ移動するのかをウィーン工科大学の研究チームがAIと物理モデルを利用して明らかにしました。 〇大学公式HP Reaching your life goals […]
FAIRが自己教師ありモデルSEERがバイアスを減らすことができることを報告！
はじめに FAIR（Facebook AI Research）が自身が開発した自己教師あり学習モデルSEERがバイアスを減らして世界中で利用できることを明らかにしました。 〇FAIR Blog SE […]
イタリアの研究チームによるロボット（人工知能）の思考経路を開示する効果に関する研究！
はじめに イタリアの研究チームがロボット（人工知能）の動機と決定をよりよく理解できるように、思考過程を説明する機能を取り付けたロボットを設計しました。 〇論文 What robots want? He […]
- 2021.05.02
- 機械学習・AutoML,
FAIRが自己教師あり学習を用いたより高速なハイパーパラメータチューニングの手法を発表しました！
はじめに FAIRの研究チームが自己教師あり学習を利用したより高速なハイパーパラメータチューニングの方法を提案しています。 〇FAIR Blog Large-scale forecasting: S […]
Googleが発表したパノプティックセグメンテーションではじめてのエンドトゥーエンドモデルとなるMax-DeepLabについて説明します！
はじめに Googleの研究チームが、パノプティックセグメンテーションのはじめてのエンドトゥーエンドモデルMax-DeepLabを開発しました。 GoogleAIBlog MaX-DeepLab: […]