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調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. You Only Learn One Representation: Unified Network for Multiple Tasks 西浦 翼 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 調和系工学研究室
2.
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調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. Copyright © 2020 Laboratory of Harmonious Systems Engineering Research Group of Synergetic Information Engineering Division of Computer Science and Information Technology Faculty of Information Science and Technology Hokkaido University – All rights reserved. 論文情報 2 著者 ・Chien-Yao Wang (Institute of Information Science) ・I-Hau Yeh (Elan Microelectronics Corporation) ・Hong-Yuan Mark Liao (Elan Microelectronics Corporation) 発表 ・arXiv 2021.05 概要 ・形式知と暗黙知を併用したネットワークを提案 ・単一モデルのアーキテクチャでマルチタスク学習に効果的 ・物体検出タスクにおいて圧倒的な性能を発揮 リンク ・https://arxiv.org/abs/2105.04206 ・https://github.com/WongKinYiu/yolor
3.
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調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. Copyright © 2020 Laboratory of Harmonious Systems Engineering Research Group of Synergetic Information Engineering Division of Computer Science and Information Technology Faculty of Information Science and Technology Hokkaido University – All rights reserved. YOLO 3 物体検出モデル YOLO (You Only Look Once) ・You Only Live Once「人生は一度きり」をもじったもの ・2016年 Joseph Redmon氏が提案 ・2016年12月 YOLOv2, 2018年 YOLOv3を発表 ・Joseph Redmon氏は軍事利用・プライバシーの問題から研究引退 ・2020年 Alexey Bochkovskiy氏が YOLOv4を提案 本人コメント「I am AI developed by Joseph Redmon to complete his AI without his participation」 ・2021年2月 YOLOv4の second author の Chien-Yao Wang氏が Scaled-YOLOv4 を発表 (CVPR2021) ・今回 Chien-Yao Wang氏が「You Only Learn One Representation」で YOLORを提案
4.
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調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. Copyright © 2020 Laboratory of Harmonious Systems Engineering Research Group of Synergetic Information Engineering Division of Computer Science and Information Technology Faculty of Information Science and Technology Hokkaido University – All rights reserved. YOLORのすごさ 4
5.
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調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. Copyright © 2020 Laboratory of Harmonious Systems Engineering Research Group of Synergetic Information Engineering Division of Computer Science and Information Technology Faculty of Information Science and Technology Hokkaido University – All rights reserved. 人間とCNN 5 1つの画像データに対して 人間:複数の質問に答えられる CNN:訓練した1タスクのみ 人間は明示的に学習する「形式知」と無意識に学習す る「暗黙知」があり、この暗黙知がサポートしてる (前提知識みたいな感じ)
6.
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調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. Copyright © 2020 Laboratory of Harmonious Systems Engineering Research Group of Synergetic Information Engineering Division of Computer Science and Information Technology Faculty of Information Science and Technology Hokkaido University – All rights reserved. 形式知と暗黙知の定義 6 一般的 形式知:浅い層から得られる特徴 暗黙知:深い層から得られる特徴 本論文 形式知:入力画像の見た目から直接得られる特徴 暗黙知:入力画像の見た目からは得られず、モデルの 中の潜在的な特徴 形式知と暗黙知を統合して、種々のタスクで使える 一般的な知識を学習した単一モデルを作りたい explicit knowledge implicit knowledge
7.
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8.
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調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. Copyright © 2020 Laboratory of Harmonious Systems Engineering Research Group of Synergetic Information Engineering Division of Computer Science and Information Technology Faculty of Information Science and Technology Hokkaido University – All rights reserved. 暗黙知の導入 8 暗黙知は入力画像とは無関係 定数テンソルと見なせる
9.
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10.
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11.
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12.
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13.
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調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. Copyright © 2020 Laboratory of Harmonious Systems Engineering Research Group of Synergetic Information Engineering Division of Computer Science and Information Technology Faculty of Information Science and Technology Hokkaido University – All rights reserved. 暗黙知の定式化 13 次元ごとに独立 次元ごとに非独立 次元ごとに独立
14.
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調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. Copyright © 2020 Laboratory of Harmonious Systems Engineering Research Group of Synergetic Information Engineering Division of Computer Science and Information Technology Faculty of Information Science and Technology Hokkaido University – All rights reserved. 実験 14 ・データセットはMSCOCO ・モデルはYOLOv4-CSP (Scaled-YOLOv4で提案) ・ハイパーパラメーターはScaled-YOLOv4と同じ ・暗黙知を3カ所に導入 1.feature alignment 2.prediction refinement 3.multi-task learning ・multi-taskは以下3つ 1.object detection 2.classification 3.feature embedding
15.
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調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. Copyright © 2020 Laboratory of Harmonious Systems Engineering Research Group of Synergetic Information Engineering Division of Computer Science and Information Technology Faculty of Information Science and Technology Hokkaido University – All rights reserved. 実験 15 FPNの特徴マップに feature alignment を適用し たらAPが全アップした
16.
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17.
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18.
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19.
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調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. Copyright © 2020 Laboratory of Harmonious Systems Engineering Research Group of Synergetic Information Engineering Division of Computer Science and Information Technology Faculty of Information Science and Technology Hokkaido University – All rights reserved. 実験 19 feature alignment:add と concat はいい感じ prediction refinement:次元が変わるのでconcatはしてない、multiいい感じ 考察として推論のとき center shift が addition decoding で anchor scale が multiplication decoding だかららしい
20.
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21.
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22.
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23.
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