第21回ステアラボ人工知能セミナーにて講演を行いました

5月15日に開催された第21回ステアラボ人工知能セミナーにて、AIシステム部 内田祐介が講演を行いました
畳み込みニューラルネットワークの高精度化手法と、近年注目されている軽量モデルや枝刈り等の深層学習の高速化技術について網羅的な解説を行っています。
その際の資料を下記にて公開しておりますので、セミナーに参加されなかった方も是非ご覧ください。

講演タイトル

畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化

講演概要

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。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。本講演では、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、実用上重要な高速化手法についても解説を行う。