Tag: ディープラーニング

SSDにMobileNetを組み込んで軽量化する (2)

アルバイトの富岡です。 この記事は「MobileNetでSSDを高速化①」の続きとなります。ここでは、MobileNetの理論的背景と、MobileNetを使ったSSDで実際に計算量が削減されているのかを分析した結果をご

2019年3月26日 TomiokaYusuke Tech記事.

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SSDにMobileNetを組み込んで軽量化する (1)

MobileNetでSSDを高速化 アルバイトの富岡です。 Fixstars Autonomous Technologiesのインターンシップで、Convolutional Neural Network(CNN)の計算量

2018年12月18日 TomiokaYusuke Tech記事.

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イベントレポート: 「Halide勉強会」を開催しました

こんにちは、丸岡です。 2018/7/28(土)にフィックスターズ主催で「Halide勉強会」 を開催致しました。 Halideは画像処理の高性能計算に特化したドメイン特化型言語(DSL)です。最近では単純にプログラミン

2018年8月6日 akira.maruoka Tech記事, お知らせ, イベントレポート.

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ONNX のモデル出力と、ONNX を使った推論をやってみた

遠藤です。 先日、ニューラルネットワークをフレームワーク間でやり取りするフォーマットである NNEF と ONNX を紹介いたしました。今回のブログ記事では、それらのうちの ONNX を実際に利用してみて、実際の使用感を

2018年4月25日 yasunori.endo Tech記事.

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ニューラルネットの共通フォーマット対決！ NNEF vs ONNX

遠藤です。 ニューラルネット界隈では、Caffe、TensorFlow、Chainer をはじめ、数々のフレームワークが群雄割拠の様相を呈しております。弊社でも、プロジェクトに応じて適宜フレームワークを使い分け、日々の業

2018年4月20日 yasunori.endo Tech記事.

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【TensorRT やってみた】(4): GoogLeNet で性能を検証する

遠藤です。 TensorRT やってみたシリーズの締めくくりとして、実際に推論を実行した結果を報告します。 第1回: TensorRT の概要について 第2回: インストール方法について 第3回: 使い方について 使用し

2018年4月6日 yasunori.endo Tech記事.

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【TensorRT やってみた】(3): TensorRT の使い方 (C++ API)

遠藤です。 TensorRT やってみたシリーズの第3回です。 第1回: TensorRT の概要について 第2回: インストール方法について 第4回: 性能検証レポート 今回は、TensorRT を C++ から呼び出

2018年4月3日 yasunori.endo Tech記事.

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【TensorRT やってみた】(2): TensorRT のインストール

ソリューション事業部の遠藤です。 TensorRT やってみたシリーズの第2回です。 第1回: TensorRT の概要について 第3回: 使い方について 第4回: 性能検証レポート 今回は、TensorRT のインスト

2018年3月29日 yasunori.endo Tech記事.

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【TensorRTやってみた】(1): TensorRT とは何か？

ソリューション事業部の遠藤です。 巷で話題のディープラーニングのモデルを動かすには、大きく分けて学習と推論の2つのフェーズがあります。実製品でディープラーニングを適用しようとした場合、基本的には2つのフェーズのうちの推論

2018年3月13日 yasunori.endo Tech記事.

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第1回AIチャレンジコンテスト参加記 (分類部門)

はじめに こんにちは、takagiです。 このたび、内閣府などが主催する第1回AIチャレンジコンテストに社内チームで参加してきました。 これはクックパッドの提供する画像データを使用して、料理の領域検出・料理の分類モデルを

2017年6月9日 takagi Tech記事, イベントレポート.

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