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MnasNet

ディープラーニングの応用例画像認識

MnasNet とは、モバイル端末での動作を前提として NAS で設計された CNN です。

精度だけでなく、実際の端末で測った推論速度も探索の評価に含めている点が特徴です。理論上の計算量ではなく実機での速さを直接最適化します。

端末上で高速に動くモデルが自動設計で得られることを示し、後続の軽量モデルに影響を与えました。

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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