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アイテム
物体検出のためのバックボーンとしての再帰ニューラルネットワーク
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235899
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235899563111b2-cee5-4822-8975-b6931e3b8b1f
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z86-7C-03.pdf (175.9 kB)
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-03-01 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 物体検出のためのバックボーンとしての再帰ニューラルネットワーク | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 立教大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 立教大 | ||||||||||
| 著者名 |
立浪, 祐貴
× 立浪, 祐貴
× 瀧, 雅人
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年、再帰ニューラルネットワークが2次元の画像認識にも利用できることが知られている。代表的なアーキテクチャであるSequencerはResNetのような4ステージの階層構造を持っておらず、その結果、一般的なRetinaNetなどの物体検出モデルのバックボーンに採用しても精度が出ない。本研究では、その問題を解決するために、Rotational Sequencerを提案する。画像分類でSequencerよりも高い精度を達成するだけでなく、RetinaNetのような物体検出モデルのバックボーンとしても十分な精度を達成している。 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 105-106, 発行日 2024-03-01 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
