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https://www.zdaiot.com/DeepLearningApplications/%E6%9E%81%E5%8C%96SAR/%E5%9F%BA%E4%BA%8ECNN%E7%9A%84PolSAR%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%88%86%E7%B1%BB/
这里主要介绍两篇论文。 Polarimetric SAR Image Classification Usi…
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## 一言でいうと
CNNは位置情報を学習しているか、学習しているとしたらどこ情報があるか検証した研究。VGG/ResNetの中間特徴から、X/Y方向等のピクセル強度勾配を予測できるか検証している(入力画像(犬or猫等)とは独立の出力を設定)。位置情報は深い層にあり、paddingが学習の肝との結果。
という試み。面の畳み込み(depth wise)とチャンネル方向の畳み込み(point wise)を分け計算コストを削減し、さらに面の広さとチャンネルの深さに係数をかけ、精度と計算量のバランスを調整している。
### 論文リンク
https://arxiv.org/abs/1704.04861…
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## 一言でいうと
Graph Convolutionをプロダクションレベル(30億ノード！)で使用したという金字塔的な論文(Pinterestで使われている)。グラフサイズが膨大なので近傍ノードをサンプリング(ランダムウォーク)で収集しており、収集はCPU・畳み込みはGPUで役割分担しMapReduceで分散処理して高速化している。
### 論文リンク
https://arxi…
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## 一言でいうと
CNNの構造を自動設計する研究。まずランダムに構造を作ってもCIFAR-10で誤差率6~7%は出てしまうことを確認(既存の自動設計手法と同等の結果)。次いで、ネットワークの変形手法を4つに定式化し、何個か変化させる⇒ベストを採用しそれをベースにまた何個か変化、と繰り返していくNASHという手法を提案
 https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/food101
- [ ] https://gi…
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## 튜토리얼
| 튜토리얼 | 파일 | 담당 |
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| ~~Python / NumPy Tutorial~~ | ~~python-numpy-tutorial.md~~ | 강상훈 (sanghkaang) |
| ~~IPython Notebook Tutorial~~ | ~~ipython-tutorial.md~~ | 김우정 (gnujo…
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# MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications #
- Author: Andrew G. Howard, Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kalenichenko, Weijun Wang, Tobias Weyand, Marco Andr…
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https://arxiv.org/abs/1704.04861
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What are the differences and connections between percentage of all bands and contamination rate. thank you