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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-12-17 13:00 [サーベイ論文] 畳み込みニューラルネットワークの研究動向 ○内田祐介（ディー・エヌ・エー）・山下隆義（中部大）  PRMU2017-105 |
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| 抄録 | （和） | 2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．ILSVRCでは毎年のように新たなCNNのモデルが提案され，一貫して認識精度の向上に寄与してきた．CNNは画像分類だけではなく，セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている． 本稿では，AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに，近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い，それらを幾つかのアプローチに分類し，解説する．更に，代表的なモデルについて複数のデータセットを用いて学習および網羅的な精度評価を行い，各モデルの精度および学習時間の傾向について議論を行う． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 畳み込みニューラルネットワーク / deep learning / 画像認識 / サーベイ / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 362, PRMU2017-105, pp. 25-38, 2017年12月. | |
| 資料番号 | PRMU2017-105 | |
| 発行日 | 2017-12-10 (PRMU) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2017-105 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2017-12-16 - 2017-12-17 |
| 開催地（和） | 慶應義塾大学 矢上キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | PRMUグランドチャレンジとコンピュータービジョン勉強会 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2017-12-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | [サーベイ論文] 畳み込みニューラルネットワークの研究動向 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / |
| キーワード(2)（和/英） | deep learning / |
| キーワード(3)（和/英） | 画像認識 / |
| キーワード(4)（和/英） | サーベイ / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 内田 祐介 / Yusuke Uchida / ウチダ ユウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社ディー・エヌ・エー (略称： ディー・エヌ・エー) DeNA Co., Ltd. (略称： DeNA) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山下 隆義 / Takayoshi Yamashita / ヤマシタ タカヨシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-12-17 13:00:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2017-105 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.362 |
| ページ範囲 | pp.25-38 |
| ページ数 | 14 |
| 発行日 | 2017-12-10 (PRMU) |
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