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arxiv.org 個人的なメモレベル 概要 最近流行り始めているMLP-basedなアーキテクチャは固定サイズの入力とFC層による高計算コストでobject detection等にしても使いにくい。 提案するConvMLPは軽量でステージに分割(ダウンサンプリングをする)といった畳み込みに近いMLPアーキテクチャ。 導入 画像といえばCNNという感じだったが最近ではNLP系のTransformerが画像タスクに参入(ViT)。 MLPもMLP-Mixer、gMLP、ResMLPなどCNNやViTに肉薄する精度を出し始めた。 しかし、MLP-basedな手法は固定長の入力という制約がありobj…
arxiv.org あくまで個人的メモレベル 概要 ViTのように近年ではTransformerのCV分野への応用が活発だが、画像認識においてself-attentionが高パフォーマンスを得るための鍵なのか調査し、最近また再燃しているMLPモデルを改良したattention-freeなsMLPNetを提案。 導入 ViTやDeiTなど、適切な事前学習をしたtransformer系のビジョンモデルは画像認識でSOTAを達成した。 DeiTなどの畳み込みのないViTは2つの固定観念的なものを生み出した 1) グローバルな依存関係のモデリングが重要で、畳み込みのようなローカルな依存関係を置き換えら…
Sec. Blinken at @SFRCdems @SenateForeign - LIVE at 10am ET on C-SPAN https://t.co/L65c0XJ6KV pic.twitter.com/etzzPRAewD— CSPAN (@cspan) 2021年9月14日 .@SenatorMenendez: "There's no such thing as a reformed Taliban. This group is woefully stuck in the 14th century with no will to come out." pic.twitter.…
ティアフォーのSensing/Perceptionチームで開発を行っている村松です。Autowareの動物体検出アルゴリズムのうち一部を再検討し、Autowareに組み込むまでについて紹介します。今回はそのサーベイ編として、調査した概要や手法についてお話します。 なお、ティアフォーでは、「自動運転の民主化」をともに実現していく様々なエンジニア・リサーチャーを募集しています。もしご興味があればカジュアル面談も可能ですので以下のページからコンタクトいただければと思います。 tier4.jp 自動運転における3次元物体検出について 3次元物体検出とは、3次元空間での物体のクラス（種類）・位置・大きさ…
arxiv.orgtransformerを使ってPanoptic Segmentation(PSと略す)を行った論文。テクニカルレポート。 PAはSemantic Segmentation(画像中の全てのピクセルをクラス分類. SSと略す)とInstance Segmentation(物体毎に領域分割しインスタンスを区別する. ISと略す)の複合。PSでは画像内の物体をthingsとstuffに分ける。 Things ) 人や車など可算な物体でユニークなidで他の同じ種類の物体と区別できる Stuff ) 空や雪など不可算な物体でidで区別できないこのthingsとstuffは予測する際にも影…
×22392 正露丸は「寄生虫アニサキス」を殺す世界初の特効薬だった - ナゾロジー ×50 訂正-中国、新たなオンラインゲームの承認を抑制＝現地紙 | ロイター ×29 中国恒大株、一時11％下げ15年7月以来の安値－香港市場 - Bloomberg ×21 河野行革相が10日に自民総裁選出馬表明へ ｜ 共同通信 ×18 マネーフォワードケッサイ、累計取扱高500億円を突破｜株式会社マネーフォワードのプレスリリース ×14 イエレン米財務長官：債務上限の回避措置、10月中に尽きる公算大 - Bloomberg ×12 [タイトルが取得できませんでした] 主流派経済学の金融政策、有効性に疑問符…
Lenovo L15D1P32タブレットバッテリー,Lenovo内蔵電池4250mAh 3.8V,互換品番 L15D1P32 ,対応機種Lenovo Tab 3 8 Plus TB-8703F 8703N 8703 PB1-750N。100％の新品，早い出荷。1年間保証、30日以内の返金保証。 製品仕様書 のブランド: Lenovo バッテリー 充電池種類: Li-ion 容量: 4250mAh 電圧: 3.8V 商品コード: ECN10656_Ta Lenovo L15D1P32 タブレットPCバッテリー互換品番 L15D1P32 対応機種 For Lenovo Tab 3 8 Plus T…
arxiv.org図・表は論文から引用しています。 概要 NLPで使われているtransformerがsemantic segmentationでどれだけ有効なのかを調査した論文。 encoder-decoder basedなFully Transformer Networks(FTN)を提案。Transformer basedな手法としては3種類ほどある(図1を参照)。 1)Transformer-CNN architecture(図1(a)) transformerのencoderとCNNのdecoderを使う。画像をパッチに切り出し埋め込みベクトルにして処理していく。ViTに近い。2) …
互換 ノートPCバッテリー HP HK04XL ノートパソコン, 100％の新品, HP HK04XL HSTNN-IB9J。高品質のHP HK04XL充電池。 商品詳細ページ :HK04XLバッテリー のブランド:HP バッテリー 互換品番HK04XL HSTNN-IB9J L82391-005 L79376-1B1対応機種HP EliteBook X360 1030 G7 G8 X360 1040 G7 JP: HP HK04XL バッテリー : 真新しい100％、優れた品質、特別価格！ denchi-shop.com :ここではノートPCの電池、 ノートパソコンのACアダプタ、PC周辺機…
引き続きこの本を読む 2章にはnumpy、matplotlibなどのデータ分析に用いるライブラリの基本的な説明が書かれている。 はてなブログに数式を打ち込む方法は、このブログを参考にした。 この本のサポートページはこちら データのランダムな抽出 import numpy as np import numpy.random as random random.seed(3) data = np.array([2, 4, 6, 8, 1, 3, 5, 7, 9]) print(random.choice(data, 5)) p.44 演習問題 1から50の和 #1から50までの和を求める a = […
最近Transformer(ViT)モデルで教師あり学習をやっていたところ、損失値についてはCNNと近い程度の低さが出せるようになってきたので記事としてまとめておく。 (※ 教師あり学習での損失値を比較しているだけなので、CNNより強いという主張をしているわけではない。特に推論時の速度は懸念材料であり、TRTorchではTransformerモデルのTensorRT変換が上手くいっていないため比較できていない。onnx経由で変換するにしてもCNNと同程度の速度が出るのかな？ とちょっと怪しんでいるところはある) 前提知識 Transformerとは？ → 様々な人が解説記事を書いているのでそれ…
背景 はじめまして、JX通信社でインターンをしている原田です。 近年深層学習ではモデルが肥大化する傾向にあります。2020年にopen aiが示したScaling Laws（[2001.08361] Scaling Laws for Neural Language Models） の衝撃は記憶に新しく、MLP-Mixerが示したように、モデルを大きくすればAttention構造やCNNでさえも不必要という説もあります。（[2105.01601] MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision） しかし大きな深層学習モデルを利用しようとすると、しばしば…
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