#contents
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*概要 [#hfc9ad02]
- 画像の複数クラス分類
- Segmentation用DNNなどのbackboneとしても利用される
- 各年のILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)の優勝モデルがSotAと見做される
- 2017年までは各年のILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)の優勝モデルがSotAと見做される
*手法 [#w83fcb99]
|手法|初出|概要|h
||||c
|AlexNet|2012||
|VGG|2014||
|[[Inception>https://arxiv.org/abs/1409.4842]]|2014|GoogleNet|
|ResNet|2015||
|DenseNet|2016||
|Ensemble|2016||
|SENet|2017||
|MobileNet|2017||
|EfficientNet|2019|2019年時点のSotA. 従来の1/8ほどのパラメータ数で同等の性能が出せる|
|[[EfficientNetV2>https://arxiv.org/abs/2104.00298]]|2021||
*ベンチマーク [#h78c986b]
-[[VGG以降のネットワークは本当に進歩しているの？という話>https://qiita.com/burokoron/items/16022f2dbee7bcd8abf9]]
*Link [#v2876662]
- EfficientNet
-- [[EfficientNets>https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet]]
-- [[2019年最強の画像認識モデルEfficientNet解説>https://qiita.com/omiita/items/83643f78baabfa210ab1]]
- [[画像分類の6つの代表的なアーキテクチャの特徴まとめ>https://ai-kenkyujo.com/artificial-intelligence/ai-architecture-02/]]
- [[CNNバックボーン(backbone)の代表的アーキテクチャの歴史 [まとめ年表]>https://cvml-expertguide.net/terms/dl/cnn/cnn-backbone/]]
- [[VGG以降のネットワークは本当に進歩しているの？という話>https://qiita.com/burokoron/items/16022f2dbee7bcd8abf9]]
- [[Image Classification on ImageNet>https://paperswithcode.com/sota/image-classification-on-imagenet]]
