不気味さすら感じる！AIが発見した検出精度抜群のbackboneモデル「SpineNet」

3つの要点 ✔️ NASを使用する事で理想的なアーキテクチャを発見 ✔️ 物体検出タスクでResNet-50-FPNよりも平均精度が2.9%向上 ✔️ 検出だけではなく、分類とセグメンテーションとタスクを選ばず、汎化性能を持つ SpineNet: Learning Scale-Permuted Backbone for Recognition and Localization written by Xianzhi Du, Tsung-Yi Lin, Pengchong Jin, Golnaz Ghiasi, Mingxing Tan, Yin Cui, Quoc V. Le, Xiaodan Song (Submitted on 10 Dec 2019 (v1), last revised 17 Jun 2020 (this version, v3)) Comments: Accepted