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NASNet

ディープラーニングの応用例画像認識

NASNet とは、Neural Architecture Search によって構造を自動設計した CNN です。

ネットワーク全体ではなく、繰り返し使う小さなブロックの構造だけを探索し、それを積み重ねて全体を作ります。この工夫で探索の負荷を現実的な水準に抑えました。

人が設計した当時の最高性能モデルを上回り、自動設計の有効性を示したモデルです。

画像認識

  • 295物体識別タスク
  • 296一般物体認識
  • 297AlexNet
  • 298VGG
  • 299GoogLeNet
  • 300Inception モジュール
  • 301Skip Connection
  • 302DenseNet
  • 303Wide ResNet
  • 304SENet
  • 305MobileNet
  • 306EfficientNet
  • 307Neural Architecture Search(NAS)
  • 308NASNet
  • 309MnasNet
  • 310Vision Transformer
  • 311物体検出タスク
  • 312矩形領域
  • 313R-CNN
  • 314Fast R-CNN
  • 315Faster R-CNN
  • 316FPN
  • 317YOLO
  • 318SSD
  • 319Mask R-CNN
  • 320セグメンテーションタスク
  • 321セマンティックセグメンテーション
  • 322インスタンスセグメンテーション
  • 323パノプティックセグメンテーション
  • 324FCN(Fully Convolutional Network)
  • 325SegNet
  • 326U-Net
  • 327PSPNet
  • 328Dilation convolution
  • 329Atrous convolution
  • 330DeepLab
  • 331姿勢推定タスク
  • 332Open Pose
  • 333Parts Affinity Fields
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