@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00235899,
 author = {立浪, 祐貴 and 瀧, 雅人},
 book = {第86回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Mar},
 note = {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。},
 pages = {105--106},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {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},
 volume = {2024},
 year = {2024}
}