小さい物体を検出するための手法SAHIの効果を実験した論文を解説！
AI論文
- 学術研究,
- 2022.05.17
DNNの学習がSGDでうまくいく理由を star-convex path として調査した論文を解説！
- 画像処理,
- 2022.04.19
異なるハイパーパラメータで学習した複数のファインチューニングモデルの重みを平均し、精度を向上させる手法「Model soups」を紹介！
- 画像処理,
- 2022.01.13
Swin Transformerを超える最先端画像認識モデルDeformable Attention Transformerを詳細解説！
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！
ResNetの改良モデルWideResNetを詳細解説！
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！
【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！
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！
【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！
- 機械学習・AutoML,
- 2021.07.17
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！
【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！
【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！
「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！
- 学術研究, 機械学習・AutoML,
- 2021.06.25
「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！
- 画像処理,
- 2021.06.14
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！
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！
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！
- 画像処理,
- 2020.10.16
画像認識の革新モデル！脱CNNを果たしたVision Transformer（ViT）を徹底解説！
- 画像処理,
- 2020.10.09
Focal Lossを提案した革新的物体検出モデルRetinaNetを解説！