文献紹介:EfficientDet: Scalable and Efficient Object DetectionToru Tamaki
Mingxing Tan, Ruoming Pang, Quoc V. Le; EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection, Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020, pp. 10781-10790
https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Tan_EfficientDet_Scalable_and_Efficient_Object_Detection_CVPR_2020_paper.html
昨今の人工知能の要素技術である「ニューラルネットワーク(Neural Network)」は、脳研究の知見から得られた計算可能なモデルである。ニューラルネットワークを知る・使う上では脳を知らなくてもよいと思うが、技術の発展の背後には脳研究が存在する。本発表では、脳とは何かに触れ、ニューラルネットワークとの関係について概説する。
"Neural network" is one of the component technologies of AI. Its technology is brain-based Nature Inspire technology. There are many brain science behind these technologies. In this presentation, first explain "What is brain?" and outline the relationship with Neural network technologies.
ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognitionharmonylab
出典: Jiankang Deng, Jia Guo, Niannan Xue, Stefanos Zafeiriou : ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition, Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition (2019)
公開URL:https://arxiv.org/abs/1801.07698
概要 : 顔認識のための畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)の課題は識別力を高める適切な損失関数を設計することです。本論文では、顔認識のための識別性の高い特徴量を得るために、Additive Angular Margin Loss (ArcFace)を提案します。一般的な顔認識ベンチマークから1兆ペアの大規模データセットなどを用いて、最先端顔認識技術との比較実験を行いました。結果は、従来手法を凌駕する精度を持つことが明らかになりました。
SAS® OnDemand for Academicsは、SAS学習が無償で利用できるクラウド方式のSASソフトウェアです。このスライドでは、その登録方法をご紹介します。
SAS OnDemand for Academics
http://www.sas.com/ja_jp/industry/higher-education/on-demand-for-academics.html
文献紹介:EfficientDet: Scalable and Efficient Object DetectionToru Tamaki
Mingxing Tan, Ruoming Pang, Quoc V. Le; EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection, Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020, pp. 10781-10790
https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Tan_EfficientDet_Scalable_and_Efficient_Object_Detection_CVPR_2020_paper.html
昨今の人工知能の要素技術である「ニューラルネットワーク(Neural Network)」は、脳研究の知見から得られた計算可能なモデルである。ニューラルネットワークを知る・使う上では脳を知らなくてもよいと思うが、技術の発展の背後には脳研究が存在する。本発表では、脳とは何かに触れ、ニューラルネットワークとの関係について概説する。
"Neural network" is one of the component technologies of AI. Its technology is brain-based Nature Inspire technology. There are many brain science behind these technologies. In this presentation, first explain "What is brain?" and outline the relationship with Neural network technologies.
ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognitionharmonylab
出典: Jiankang Deng, Jia Guo, Niannan Xue, Stefanos Zafeiriou : ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition, Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition (2019)
公開URL:https://arxiv.org/abs/1801.07698
概要 : 顔認識のための畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)の課題は識別力を高める適切な損失関数を設計することです。本論文では、顔認識のための識別性の高い特徴量を得るために、Additive Angular Margin Loss (ArcFace)を提案します。一般的な顔認識ベンチマークから1兆ペアの大規模データセットなどを用いて、最先端顔認識技術との比較実験を行いました。結果は、従来手法を凌駕する精度を持つことが明らかになりました。
SAS® OnDemand for Academicsは、SAS学習が無償で利用できるクラウド方式のSASソフトウェアです。このスライドでは、その登録方法をご紹介します。
SAS OnDemand for Academics
http://www.sas.com/ja_jp/industry/higher-education/on-demand-for-academics.html