アプリケーション FRILL：TensorFlow-Liteを使用したオンデバイスで動作可能な音声特徴表現(2/2)
１．FRILL：TensorFlow-Liteを使用したオンデバイスで動作可能な音声特徴表現(2/2)まとめ ・FRILLはPixel 1スマートフォン上で推論時間8.5ミリ秒、TRILL比で40%のサイズ削減を達成 ・10ミリ秒を超える応...
モバイル
アプリケーション アプリケーション FRILL：TensorFlow-Liteを使用したオンデバイスで動作可能な音声特徴表現(1/2)
１．FRILL：TensorFlow-Liteを使用したオンデバイスで動作可能な音声特徴表現(1/2)まとめ ・昨年、音声の特徴表現を比較するベンチマークと新しい音声特徴表現モデルTRILLを公開 ・TRILLは有用だが単純な音声特徴を処理...
アプリケーション Project Guideline：視力の弱い人が一人で走れるようにする(2/2)
１．Project Guideline：視力の弱い人が一人で走れるようにする(2/2)まとめ ・既存のデータセットは自動運転車用でランニング用途の学習に使う事が難しかった ・自動運転車用データ、合成データ、本当のランニングデータの３段階で転...
アプリケーション Project Guideline：視力の弱い人が一人で走れるようにする(1/2)
１．Project Guideline：視力の弱い人が一人で走れるようにする(1/2)まとめ ・失明または弱視状態の人にとって支援者なしに一人でランニングすることは困難 ・Project Guidelineは路面に案内線が塗装されている様々...
アプリケーション Pixel5, 4a(5G)のHDR+をブラケット撮影で改良(1/2)
１．Pixel5, 4a(5G)のHDR+をブラケット撮影で改良(1/2)まとめ ・HDR+はハイライト部の詳細が失われるのを防ぐが影の部分にノイズが乗ってしまう ・プロ写真家は、2つの異なる露出設定で撮影(ブラケット撮影)を行いこれに対処...
学習手法 ニューラルネットワークを疎にして推論を高速化(2/2)
１．ニューラルネットワークを疎にして推論を高速化(2/2)まとめ ・密なバージョンから重みの一部を徐々にゼロにしていく事がスパース化のコツ ・トレーニング時間の増加で品質を低下させることなく深層学習モデルをスパース化可能 ・スパースネットワ...
学習手法 ニューラルネットワークを疎にして推論を高速化(1/2)
１．ニューラルネットワークを疎にして推論を高速化(1/2)まとめ ・モデル最適化には大部分の重みが0に設定されているスパースニューラルネットワークが有効 ・しかし良く使われる畳み込みスパース化するツールとサポートするツールがなかった ・XN...
アプリケーション IconNet：スマホ画面上のアイコンを検出して音声でアプリ操作を可能にする(2/2)
１．IconNet：スマホ画面上のアイコンを検出して音声でアプリ操作を可能にする(2/2)まとめ ・デバイス上で実行するためバックボーンの幅と深さをパフォーマンスに影響を与えずに削減 ・バックボーン選択後ニューラルアーキテクチャ探索(NAS...
アプリケーション IconNet：スマホ画面上のアイコンを検出して音声でアプリ操作を可能にする(1/2)
１．IconNet：スマホ画面上のアイコンを検出して音声でアプリ操作を可能にする(1/2)まとめ ・Android用アプリのVoice Accessを使用するとユーザーは口頭で指示してアプリ操作可能 ・アイコン情報を提供していないアプリもあ...
アプリケーション Pr-VIPE：異なる視点から撮影した画像間で人間の姿勢の類似性を認識(2/2)
１．Pr-VIPE：異なる視点から撮影した画像間で人間の姿勢の類似性を認識(2/2)まとめ ・Pr-VIPEを使用して異なった視点から撮影された動画から同じポーズを検索する事が可能 ・カメラパラメータを使用せずに異なる視点から同じポーズを取...
AI関連その他 Google Research：2020年の振り返りと2021年以降に向けて(4/5)
１．Google Research：2020年の振り返りと2021年以降に向けて(4/5)まとめ ・アルゴリズム基礎は主に本業の広告オークション関係で注目すべき結果が多かった ・機械知覚は音声と映像を組み合わせて学習する等のマルチモーダルな...
AI関連その他 Google Research：2020年の振り返りと2021年以降に向けて(3/5)
１．Google Research：2020年の振り返りと2021年以降に向けて(3/5)まとめ ・機械学習アルゴリズムや基礎理論の研究により効率的な手法の探求が前進 ・強化学習は履歴データの利用やサンプル効率の向上、適用分野の拡大 ・Au...