研究紹介（日本語ver）

1. 120
.

2. C
• CG D N
– U
– 1 2. 1 0 7
( ) C
• C
–
– 2 )
• C P
U2
– )
– )
B7
Deep Convolutional Neural Network(DCNN)
背景
ニーズ
目的

3. 7
.0
• SU P G
– B ) 32 24
– 6 (
• Bx
– D C D D
– ) 6 1I0 D C l
x 6 Be t
2 .0
• C SU P D
– D NA M B
– D D
2 10
右図)
AlexNet[1]
[1]A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton. Imagenet
classification with deep convolutional neural networks. In Advances
in Neural Information Processing Systems, 2012.

4. • 7 2C .E1 C
N ( 4 ( 4 ( (
• 0
– F C >
N 2-- -2 )- ( 4 ( > I
画像サイズ 224x224 160x160
iPhone7
認識時間
55.7[ms] 26.2[ms]
精度(Top-5) 95.2[%] 91.5[%]
右図)
NIN[2]
[2]M. Lin, and Q. Chen, and S. Yan.: Network In Network. Proc. of
International Conference on Learning Representations, 2014
・パラメータ数が少ない
・GoogLeNetよりシンプル
・性能はあまり変わらない
モデル AlexNet VGG16 GoogLeNet NIN
メモリ[MB] 62 138 6.8 7.6
誤差率[%] 17.0 7.3 7.9 10.9
下図)
GoogLeNet[3]
[3]C. Szegedy, W. Liu, Y. Jia, P. Sermanet, S. Reed, D. Anguelov, D. Erhan, V.
Vanhoucke, and A. Rabinovich. Going deeper with convolutions. In Proc.of IEEE
Computer Vision and Pattern Recognition, 2015.
枝分かれの有無(並列化困難)
224x224, 200x200, 180x180, 160x160
入力画像サイズ
Global Average Pooling(GAP)

5. Apple版のみ
※Apple Store上に
あるのはプロトタイプ
※4月中に公開予定
0 2 .1
• 画像認識アプリ(公開済)
– DeepFoodCam: A DCNN-based
Real-time Mobile Food
Recognition System
• 画像変換アプリ(公開済)
– DeepStyleCam: A Real-time
Style Transfer App on iOS
Android版 Apple版
両OS
対応

6. • 2 0.
– 1 3
– D
4 .
– 6 2D 1 3
– C 4
D
– C D
3
– N 6 1 3
–
2 1