Search」の意訳です。Piergiovanniさんによる投稿です。ビデオを理解する事は難しい問題です。ビデオには時間と空間のデータが含まれているため、「外観」と「動き」の両方の情報を抽象化するために、それらの特徴表現を捉える必要があります。これは、ビデオの分類や動画内の動きの認識など、ビデオに映っている内容の意味を自動的に理解するために不可欠なだけでなく、ロボットの認識と学習にとっても重要です。人間と同様に、ロボットがカメラから受け取る映像入力が静止した状態のままである事はめったになく、何らかの動きがある連続した動画として入力を受け取ります。今日のディープラーニングモデルの能力は、そのニューラルアーキテクチャー(モデルの構造)に大きく依存しています。ビデオ用の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、通常、InceptionやResNetなどの既知の二次元データ用アーキテクチャを手動で三次元に拡張するか、外観と動きの両方の情報を融合する2ストリームCNNアーキテクチャを慎重に設計することによって構築されます。ビデオの時空間情報を最大限に活用するために最適なビデオ用アーキテクチャを設計することは、未解決の問題のままです。優れたアーキテクチャを発見するためのニューラルアーキテクチャ探索(Zoph等やReal等による研究、AutoMLなど)が画像について広く検討されてきましたが、ビデオ用に自動で最適化されたニューラルアーキテクチャはまだ開発されていません。ビデオCNNは通常、計算機資源とメモリ資源を集中的に使用するため、固有の性質を留めたまま効率的にアーキテクチャを探索する手法を採用する事は困難です。これらの課題に応えるために、ビデオを理解するためのより最適なネットワークアーキテクチャの自動検索に関する一連の調査を実施しました。以下では、3つの異なるニューラルアーキテクチャ進化アルゴリズムを紹介します。(1)EvaNetレイヤーとそのモジュール構成を学習します(2)AssembleNetマルチストリーム接続を学習します。(3)TinyVideoNet計算効率が高いコンパクトなネットワークを構築します。私達が開発したビデオ探索アーキテクチャは、複数のパブリックデータセットで既存の手で設計したモデルを大幅に上回るパフォーマンスを発揮し、ネットワークランタイムが10倍から100倍向上しました。Videos」で紹介するEvaNetは、ビデオ用アーキテクチャを自動で構築するニューラルアーキテクチャ探索を設計する最初の試みです。layers)の種類とそれらの最適な順次または並列構成を見つけることに焦点を当てています。operators)が探索に使用され、アーキテクチャの母集団が繰り返し更新されます。これにより、検索空間の並行かつ効率的な探索が可能になります。これは、ビデオアーキテクチャ検索が様々な時空間層とその組み合わせを考慮するために必要です。EvaNetは、複数のモジュールを(ネットワーク内の異なる場所で)を進化させて、異なるアーキテクチャを生成します。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。=心に響いた言葉ところが、「意味」は観測不能です。言うと一部のAI研究者は猛然と反論します。「机の上にりんごと鉛筆がある」という文に対して、実際に机の上にりんごと鉛筆が乗っている画像を合成できたたら、それはAIが文の意味を理解したことになると主張します。WordPress.。