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#画像認識の記事一覧
2件の記事があります。
推論最適化
MobileNetV2とは？特徴を広げて処理し、少ない計算量で画像認識する軽量CNN
MobileNetV2は、逆残差構造と線形ボトルネックで画像認識を軽量化するCNNです。チャネルの拡張・Depthwise畳み込み・活性化を置く位置の意味、原論文の精度と実機速度から、端末内AIや画像処理サービスへの応用と限界を解説します。
参照論文：MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks
学習・ファインチューニング
ConvNeXtとは？Transformerの設計を取り入れ、画像認識を改善する畳み込みモデル
ConvNeXtは、学習方法とネットワーク構造を見直し、Attentionを使わずに画像認識性能を高めたモデルです。7×7のDepthwise畳み込み、階層構造、実験条件を解説し、画像分類・領域分割の開発やモデル比較へのヒントを整理します。
参照論文：A ConvNet for the 2020s