注意機構をLSTMで置き換え最高精度 立教大らが意表を突く画像認識DNN

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  • チュウイ キコウ オ LSTM デ オキカエ サイコウ セイド リッキョウダイ ラ ガ イヒョウ オ ツク ガゾウ ニンシキ DNN

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Sequencerのユニークな特徴が、認識対象の画像の画素数を学習時と変えても高い性能を保ちやすいことである。図5(a)はファインチューニングなしの結果で、ConvNeXtやCycleMLPといった競合手法と比べて、広い範囲で一貫して性能を高く保てることがわかる。 画素数を…

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  • Nikkei robotics

    Nikkei robotics (94), 22-27, 2023-05

    東京 : 日経BP社

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