アプリケーション Lookout：視覚に困難を抱える人のためにスマホで商品を識別(2/2)
１．Lookout：視覚に困難を抱える人のためにスマホで商品を識別(2/2)まとめ・LookoutはMediaPipe Box trackingやScaNNを使って実装されている・大規模な分類モデルであるNASNetを教師モデルとしてトレー...
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アプリケーション ヘルスケア Lookout：視覚に困難を抱える人のためにスマホで商品を識別(1/2)
１．Lookout：視覚に困難を抱える人のためにスマホで商品を識別(1/2)まとめ・Lookoutは視覚に困難があっても現実世界で活躍できるようにするAndroidアプリ・スマートフォンカメラをスーパーの陳列棚に向けるとLookoutは商品...
モデル MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(1/3)
１．MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(1/3)まとめ・スマートフォンなどのデバイス上で実行される事が前提のニューラルネットワークMobileNetV3の発表・オンデバイスでの実行に最適化されているがMobileNetV...
モデル EfficientNet:AutoMLとモデルのスケーリングによりCNNの精度と効率を向上(2/2)
１．EfficientNet:AutoMLとモデルのスケーリングによりCNNの精度と効率を向上(2/2)まとめ・EfficientNetのベースネットワークはAutoML MNASフレームワークによって開発された・EfficientNetモ...
学習手法 AutoML Tables:表形式データのためのAutoMLソリューション(1/2)
１．AutoML Tables:表形式データのためのAutoMLソリューション(1/2)まとめ・AutoML Tablesは表形式データにAutoMLの手法を適用する新しいAutoMLシステム・自動車部品の材料特性と試験結果から製造上の欠陥...
インフラ Pixel Visual Core:Pixelスマートフォンのための専用ハードウェア
１．Pixel Visual Core:Pixelスマートフォンのための専用ハードウェアまとめ・Pixel 2やPixel 3はPixel Visual Coreという専用のハードウェアを搭載している・Pixel Visual Coreはモ...
学習手法 MnasNet：モバイルで実行する機械学習を自動で設計する試み
１．MnasNet：モバイルで実行する機械学習を自動で設計する試みまとめ・モバイル用の機械学習モデルを自動設計するMnasNetが発表・強化学習で実デバイス上の速度と正確性を報酬とする・手動設計のMobileNetV2を速度と正確性で圧倒す...