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SPICE:自己教師学習で音の高さを推定

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1.SPICE:自己教師学習で音の高さを推定まとめ ・メロディーを認識するためには音の高さの変化、つまりピッチの変化を追跡する能力が必要 ・しかし音の高さをそのまま認識する絶対音感より相対的に認識する相対音感の方が人間の脳でも一般的 ・SPICEは自己教師学習で相対的なピッチの違いを学習し、最先端の教師付き学習に迫るスコアを出した 2.SPICEとは? 以下、ai.googleblog.comより […]

MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(3/3)

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1.MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(3/3)まとめ ・精度とEdge TPU上で実行された際の速度を両立させるAutoMLをした結果MobileNetEdgeTPUモデル誕生 ・既存のモバイルモデルよりも同一精度でより早い応答速度もしくは同一応答速度でより高い精度を実現 ・しかしMobileNetEdgeTPUをモバイルCPUで実行するとMobileNetV3と比較してパフ […]

MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(2/3)

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1.MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(2/3)まとめ ・MobileNetV3の探索スペースはh-swishとsqueeze-and-excitationで改良が施されている ・ネットワークの最後に新しい効率的な〆(last stage)を導入し、応答速度を更に15%削減 ・Lite Reduced Atrous Spatial Pyramid Pooling(LR-SPP) […]

MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(1/3)

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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MobileNetV2までの手動設計ではなくAutoMLベースモデル ・モバイルCPU上でMobileNetV3はMobileNetV2の2倍の速度で同等の精度を達成している […]

人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(3/3)まとめ

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1.人の流れを統計的に処理した結果から新しい洞察を得る(3/3)まとめ ・階層的な都市ではモビリティが均一的に分布している傾向が高く、公共交通機関が広く利用されている ・また、歩きやすく、汚染物質の排出が少なく、健康に関する様々な指標が優れた都市である ・社会経済的hub間を繋ぐ公共交通機関と自家用車を制限させる事が都市の階層化に貢献するかもしれない 2.データ主導の都市計画とは? 以下、ai.g […]

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