従来のスケーリング手法と提案手法を比較した図を示す。2(論文より引用)直感的にもこの手法はうまくいくことが確かである。大きい画像を入力した場合はネットワークは受容野を広げるためにより多くの層が必要になり、キメの細かい特徴を表現するためにはより多数のチャネルが必要になるからだ。関係が存在することが判明している。resolution)に着目し、関係性を定量化したのは我々が初である。利用して研究の成果を示す。注目すべきことに、スケーリング手法の効率はベースに利用するネットワークの構造に大きく依存する。利用して新たにベースラインとなるネットワークを作成した。パフォーマンスを記載した。他の手法を大きく上回っていることがわかる。とほとんど同じ計算コストであるのに対し、大きく精度向上していることがわかる。倍以上パラメータを削減しているものもある。書いていて思いましたがあまり情報量がないですね。記載されていることを詳細に説明しており特に補足する点はなさそうです。精度の図を見ると速度・精度の面で優秀であることは明白ですが、やはりカスタマイズが簡単に行えることが大きいように感じます。異なるタスク(例えば物体検出)にも画像特徴抽出器として利用されるため、速度重視のモデルが要求されるケース、高精度のモデルが要求されるケース、バランスの取れたモデルが要求されるケース等、状況によっていくつか要求される性能が異なります。単一のパラメータを弄るだけでこういったトレードオフの部分を”精度を保ちながら”調整できるという点で非常に有用であると思いました。年には新たにより高精度なモデルが出現するのではないかと期待してしまいますね。ついてざっくり翻訳しながら感想を述べてみました。皆様のお役に立てば幸いです。ここまでご覧いただき、ありがとうございました。Detector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。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。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。Recognition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。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。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。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。