特徴抽出器(MobileNetV1、MobileNetV2、ResNet101)ごとに精度を測定している。データセットで事前学習している。性能は画像認識の様々なタスクにおいて非常に重要であることがわかります。物体検出とセマンティックセグメンテーションは自動運転における基幹技術になりうるため、リアルタイムでの認識ができるモデルはビジネス面でのニーズもどんどん高まることが予想できます。今後の発展が楽しみですね。ここまでご覧いただきありがとうございました。Detection濫読した論文の概要をメモしています。精読していないため、誤りを含んでいる可能性があります。誤りを見つけた場合は修正いたしますのでコメント等いただければ幸いです。利用して画像からキャプション(説明文)を生成する手法を提案。Networks濫読した論文の概要をメモしています。斜め読みした情報を記載しているため、誤りを含んでいる可能性があります。誤りを見つけていただいた場合は修正いたしますのでコメント等いただければ幸いです。LEARNING濫読した論文の概要をメモしています。精読していないため、誤りを含んでいる可能性があります。誤りを見つけた場合は修正いたしますのでコメント等いただければ幸いです。Variation濫読した論文の概要をメモしています。斜め読みした情報を記載しているため、誤りを含んでいる可能性があります。誤りを見つけていただいた場合は修正いたしますのでコメント等いただければ幸いです。Network濫読した論文の概要をメモしています。斜め読みした情報を記載しているため、誤りを含んでいる可能性があります。誤りを見つけていただいた場合は修正いたしますのでコメント等いただければ幸いです。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。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。Log.タイトルとURLをコピーしました。