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Object DetectionにおけるAnchor Matchingについて - YOLOv2からATSSまで

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概要

LeapMindの高橋です。現在Efficieraで提供する極小量子化された物体検出(Object Detection)モデルを開発しています。

物体検出モデルはComputer Visionの中でもメジャーな応用で注目度が高い一方、少し調べてみると「アンカーボックス」や「特徴マップピラミッド」など物体検出タスクに特有の概念がいくつも登場するため、とっつきにくい印象を持つかもしれません。

今回取り上げるAnchor Matchingはそんな物体検出モデルに特有な概念の一つで、ここ3年程で研究が特に発展してきたものです。Anchor Matchingについてそれほど日本語の記事はヒットしないのですが、これが分かれば物体検出モデルの全体像も把握しやすいのではないかと思い取り上げます。

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外観検査向け異常検知手法に関する論文紹介: PatchCore

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LeapMindの花元です。

異常検知、してますか?

学習済み深層学習モデルと近傍法を使って外観検査向け異常検知をしたくなること、長い人生で、たまにはありますよね。今日は外観検査向け異常検知の手法であり、CVPR 2022に採択されているPatchCoreのアルゴリズムを紹介したいと思います。PatchCoreの概要については前回の記事を参照してください。

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Pixel Embedding for Quantized Neural Networks

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Hi, I’m Joel from LeapMind. For this blog, I’ll write a little about pixel embedding, which enables fast inference of the first layer of a quantized neural network. This has been very useful for me recently. If you work with quantized neural networks, maybe it can be useful for you too. Background Neural networks can perform various computer vision tasks, which receive images as input. For example, the noise reduction task. Read More...

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