モダンな深層距離学習 (deep metric learning) 手法: SphereFace, CosFace, ArcFace - Qiita
モダンな深層距離学習 (deep metric learning) 手法: SphereFace, CosFace, ArcFaceDeepLearningMetricLearningFaceRecognition はじめに 顔認識 (face recognition) 等の個体識別問題において、距離学習は非常に重要です。ここで個体識別問題というのは、顔認識を例に取ると下記のようなものです。 2つの顔画像ペアが与えられた際にその顔画像ペアが同一人物のものであるかを判定する1:1認証 N人の顔画像データが予め与えられた状態で、個人が特定されていない顔画像が入力された際に、その顔画像がN人のうちどれであるか、またはどれでもないかを判定する1:N認証 何故距離学習が重要かというと、クラス分類問題とは異なりクラス数が不定で各クラスに属する画像を事前に得ることができず1、クラス分類問題として解くこと
MobileNet(v1/2)、ShuffleNet等の高速なモデルの構成要素と何故高速なのかの解説 - Qiita
はじめに MobileNet系の高速なモデルアーキテクチャに利用される構成要素と、それらを利用したモデルについて、何故高速なのか観点と、空間方向の畳み込みとチャネル方向の畳み込みがどのようになされているかという観点で整理を行う。 高速なモデルアーキテクチャに利用される構成要素 まず、高速なモデルに利用される畳み込み構成要素について、計算量と、空間方向の畳み込みとチャネル方向の畳み込みがどのようになっているかを説明する。 まず、一般的な畳み込みの計算量を確認する。 入力特徴マップのサイズを$H \times W$、入力チャネル数を$N$、カーネルサイズを$K \times K$、出力チャネル数を$M$とすると、一般的な畳み込み層の計算量は、$H W N K^2 M$となる。 これは、入力特徴マップの1箇所につき畳み込みのコストが$K^2 N$で、これを入力特徴マップの$H W$箇所に適用する
顔画像から年齢・性別を推定するためのデータセットIMDB-WIKI - Qiita
はじめに 機械学習、特にdeep learningではデータが命である。ここでは、顔画像から年齢・性別を推定するタスクの学習に利用できるIMDB-WIKIデータセットを紹介する。 本稿では、学習のためのデータの整形まで。次回はCNNを利用した年齢・性別推定CNNの学習をやりたい。 コードは下記。 https://github.com/yu4u/age-gender-estimation IMDB-WIKIデータセット このデータセットは、Internet Movie Database（IMDb; 映画やテレビ番組の俳優に関するオンラインデータベース）およびWikipediaをクローリングして作られたデータベースで、プロフィール画像、プロフィール画像から顔領域を抽出した画像、人物に関するメタデータから構成される。IMDbには、460,723枚、Wikipediaには62,328枚の顔画像が含
ニューラルネットワークが持つ欠陥「破滅的忘却」を回避するアルゴリズムをDeepMindが開発した論文を読んだ - Qiita
はじめに ニューラルネットワークが持つ欠陥「破滅的忘却」を回避するアルゴリズムをDeepMindが開発したらしいので、元論文を読んでみた。 Overcoming catastrophic forgetting in neural networks https://arxiv.org/abs/1612.00796 Introの最初から汎用人工知能とかいきなり出てくるのでおおっと思うが、やってることはめちゃくちゃシンプル 端的に言えば学習したニューラルネットのパラメータのそのタスクに対する重要度がフィッシャー情報行列で測れるよ 脳神経科学系の単語が結構出てくるので、専門家がいるのかな？とはいえこの背景は後付で、アルゴリズムが先なんじゃないかな… 元の論文では数式を端折っている箇所があるので、適宜補完しつつ、直感的解釈とかは勝手に入れている。論文の流れにはそこまで沿っていない 不正確・間違ってい
府大生が趣味で世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発してしまった論文を読んだ - Qiita
Deep Learning Advent Calendar 2016の20日目の記事です。 ConvNetの歴史とResNet亜種、ベストプラクティスに関連スライドがあります（追記） 背景 府大生が趣味で世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発してしまったようです。 M2の学生が趣味でやっていたCIFAR10とCIFAR100の認識タスクで，現時点での世界最高性能の結果を出したそうだ…趣味でっていうのが…https://t.co/HKFLXTMbzx — ニーシェス (@lachesis1120) 2016年12月7日 府大のプレスリリース 一般物体認識分野で、府大生が世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発 黄瀬先生の研究室の学生さんだそうです。凄いですね！ ちょうどResNet系に興味があったので、読んでみます。この論文を理解するには、ResNet, (Wide
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
