2017-12-01から1ヶ月間の記事一覧

grouped convolution(グループ化畳み込み)の概念を理解する

経緯 mobilenetの実装とモデルを調べる中で出てきた概念として、pointwise convolutionとdepthwise convolutionの理解をまとめてきた。今回はその発展系で、grouped convolutionについてまとめる。 mobilenetは基本的に、pointwise convolutionとdepthwise c…

Depthwise convolution(dw畳み込み)の概念を理解する

経緯 前回、CNNモデルのパラメータ・計算量削減手法の一つであるpointwise convolution(pw畳み込み)について解説した。 pw畳み込みはHW方向の次元を削減し計算量とパラメータを減らすものだったが、それの対極をなすものとして、レイヤー方向の次元を削減…

pointwise convolution(1x1の畳み込み)で何をやっているか、概念を簡単に理解する

概要 googlenetやmobilenet等、最近のCNNモデルでは、当たり前の様にpointwise convolution(1x1の畳み込み)を使って次元数を調整する・・・等の説明がなされるけれど、1x1で畳み込んでも結局意味ないじゃん?と最初理解に苦しんだので、自分なりにまとめてお…

【つくばチャレンジ2017】tinyYOLO,YOLO v2を使って対象人物検知モデルを学習させる

目次 目次 つくばチャレンジとは つくばチャレンジ2016における成果と課題 学習データの作成 YOLOによる学習 モデルの評価 本走行の結果 まとめ つくばチャレンジとは 「つくばチャレンジ」は、つくば市内の遊歩道等の実環境を、移動ロボットに自律走行させ…