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FPN

ディープラーニングの応用例画像認識

FPN とは、解像度の異なる複数の特徴マップを組み合わせ、さまざまな大きさの物体を検出できるようにする構造です。

浅い層は解像度が高く小さな物体に、深い層は意味的な情報が豊かで大きな物体に向きます。両者を上下方向につないで統合することで、どちらにも強くなります。

多くの物体検出手法に組み込まれる、汎用性の高い部品となっています。

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
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  • 306EfficientNet
  • 307Neural Architecture Search(NAS)
  • 308NASNet
  • 309MnasNet
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  • 311物体検出タスク
  • 312矩形領域
  • 313R-CNN
  • 314Fast R-CNN
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  • 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
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  • 327PSPNet
  • 328Dilation convolution
  • 329Atrous convolution
  • 330DeepLab
  • 331姿勢推定タスク
  • 332Open Pose
  • 333Parts Affinity Fields
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