Chainer MeetupでのLT資料です

1. LT@Chainer Meetup
2015.10.14

2. @mitmul, @masvsn (Eng.)
↑人生初プルリクでした…

3. 研究紹介をすこし・・・

4. 航空画像セグメンテーションの研究
Convolutional Neural Network
64 x 64 x 3 (RGB) sized patches
Correct answers
Predictions
16 x 16 x 3 (building, road, other)
Calculate loss
Backpropagation
R
G
B
Input aerial
image patch ss
Predicted
label patch ˆmˆm
FC(4096)C(64, 16x16/4) P(2/1) C(112, 4x4/1) C(80, 3x3/1) FC(768)
Loss Function

5. Input aerial image Predicted 3-channel label image
from the basic architecture
航空画像セグメンテーションの研究

6. その他

7. 物体検出例（Fast R-CNNすごい）
Web API DEMO（slideshare用にキャプチャ書き出しました．実際は1∼2FPSくらい）

8. Chainerを使ってみた例

10. Chainerのいいところ

11. あと…
・環境構築が簡単（研究室／プロジェクトでCaffeを中心的に使って
いたときは色々な人／サーバのところを回ってひたすら環境構築をし
続ける日々があった…）

12. • 学習済みモデルの共有
- 学習済みモデルの統一された保存形式があれば良い？
- FunctionSetを継承した独自Classを書くことが多い
- モデルの書き方の自由度が高いので難しい・・？
• ベンチマーク（統一された比較基準がない？）
- https://github.com/soumith/convnet-benchmarks
• cute mascot
要望など
chainerの最新のアップデートに追いつけていないのですが…