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 […]
AI論文
1/2ページ
AIに関する最新論文を紹介しています。
【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 […]
- 2021.07.17
- 機械学習・AutoML,
Kaggleで大人気！勾配ブースティング決定木の軽量モデル「LightGBM」を詳細解説！
1. 概要 1.1 LightGBMとは LightGBMとは、2016年にMicrosoft社が開発したGBDT(Greadient Boosting Decision Tree, 勾配ブースティ […]
【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 […]
- 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 […]
話題のOpenAIの新たな画像分類モデルCLIPを論文から徹底解説！
はじめに OpenAIより幅広いタスクでゼロショット転移（タスクごとのFine-tuningを必要としない）が可能な事前学習画像分類モデルCLIPが発表されたので、論文をもとに詳細解説します。簡単に […]
- 2020.10.16
- 画像処理,
画像認識の革新モデル！脱CNNを果たしたVision Transformerを徹底解説！
はじめに AIの世界では毎年最先端（SOAT：state-of-the-art technology）モデルが発表され、多くの新技術が生まれています。しかし、2017年に発表され「Atteintio […]
- 2020.10.09
- 画像処理,
Focal Lossを提案した革新的物体検出モデルRetinaNetを解説！
はじめに 本記事は、物体検出モデルであるRetinaNetを通して「モデルの概念理解」と「コードの理解」ができることを目的としたものです。そのため①モデルの解説、②コードの解説、という二部構成になっ […]
- 2020.09.29
- 画像処理,
Googleが発表した新たな画像検索モデルDELGを解説！
はじめに 今回は、ECCV’20でGoogleから新たに発表された画像検索用モデルDELG（DEep Local and Global features）について解説します。これまで画像 […]
- 2020.09.19
- 画像処理,
物体検出の代表アルゴリズム YOLOシリーズを徹底解説！【AI論文解説】
はじめに 物体検出の世界でリアルタイム処理を可能にし、現在でも主力として活躍するYOLOシリーズについて解説したいとおもいます。 YOLOは2015年6月に Joseph Redmon氏によって& […]
- 2020.09.05
- 自然言語処理,
自然言語処理の必須知識 BERT を徹底解説！
はじめに BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、2018年10月にGoogleが発表した自然言語処理（Natu […]
- 2020.08.03
- 自然言語処理,
話題沸騰のGPT-3 OpenAI発の革新的なAIを紹介！
はじめに 最近（2020年7月）話題のOpenAIが発表したGPT-3（Generative Pretrained Transformer‐3）についてご紹介します。 発表論文 Language M […]
- 2020.07.20
- 画像処理,
物体検出の飛躍になるか!? 物体中心表現を獲得するGoogle Brainの”Slot-Attention”を徹底解説！
はじめに 近年、画像認識の世界は目覚ましい進歩を遂げています。先日、Transformer(Attentionを利用した構造が特徴)を利用したDETRがFacebookのリサーチチームから発表され、 […]
- 2020.07.12
- 画像処理,
Transformer を物体検出に採用！話題のDETRを詳細解説！
はじめに Transformerを物体検出にはじめて取り入れた「DETR（DEtection Transformer）」が2020年５月にFacebookから発表されました。DETRは人間による手作 […]
- 2020.07.10
- 自然言語処理,
【技術解説】Googleが「SmartReply」をYoutubeに採用！TransformerとWavenetで絵文字の壁を超える！
はじめに 数年前から返信を自動で提案してくれるSmartReplyという機能がGoogleからGmailやAndroid wearなどで提供されているのをご存じでしょうか。使ったことはなくても、Gm […]
- 2020.07.03
- 自然言語処理,
自然言語処理の必須知識 Transformer を徹底解説！
はじめに 自然言語処理（Natural Language Processing: NLP）の文脈から誕生したTransformerはそのモデルのシンプルさにもかかわらず、大きな成果をあげることに成功 […]