AI用語集

AIによる画像認識の発展において、「画像内のどこに何があるか」を判定する物体検出技術は重要な役割を担っています。

その進化の過程で登場した代表的なモデルの一つが**Fast …

Fast R-CNNとは？R-CNNの欠点を克服した高速物体検出モデルをわかりやすく解説 Read More

… R-CNNとは？物体検出技術の転換点となった仕組みをわかりやすく解説 Read More

AIによる画像認識技術の発展に伴い、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は急速に高性能化してきました。

しかし、精度向上のためにモデルを単純に「深くする」「幅を広げる」といった手法では、計算量やメモリ消費が急増するという課題がありました。…

EfficientNetとは？CNNの課題を解決した高効率な画像認識モデルをわかりやすく解説 Read More

スマートフォンやIoT機器などの普及により、限られた計算資源で高速に動作するAIモデルへの需要が高まっています。

しかし、高性能な深層学習モデルは計算量が大きく、処理速度や消費電力の面で課題がありました。…

MnasNetとは？NASで生まれた軽量AIモデルの仕組みと特徴をわかりやすく解説 Read More

近年の深層学習（ディープラーニング）は、画像認識や自然言語処理、生成AIなど幅広い分野で高い成果を上げています。

しかし、高性能なAIを作るためには、ニューラルネットワークの構造設計が重要になります。…

ニューラルアーキテクチャ探索（NAS）とは？AIモデル設計を自動化する次世代技術をわかりやすく解説 Read More

スマートフォンやIoT機器、自動運転システムなど、近年のAIはクラウドだけでなく端末側で動作するケースが増えています。

しかし、高精度なディープラーニングモデルは計算量が多く、処理能力や電力消費の制約があるデバイスでは利用が難しいという課題がありました。…

MobileNetとは？軽量・高速を実現したCNNモデルの仕組みと特徴をわかりやすく解説 Read More

画像認識分野のディープラーニングでは、ニューラルネットワークを深くしたり広くしたりすることで性能向上が図られてきました。

しかし、精度向上の方法は「層数」や「パラメータ数」を増やすことだけではありません。…

SENet（Squeeze-and-Excitation Network）とは？チャネル単位の注意機構でCNNを進化させた技術を解説 Read More

画像認識技術の進化を支えてきたディープラーニングでは、ニューラルネットワークを深くすることで精度向上が進められてきました。

しかし、ネットワークが深くなるにつれて「情報が伝わりにくくなる」「計算量が増える」といった課題も生まれました。…

DenseNetとは？特徴を再利用する革新的CNNモデルの仕組みをわかりやすく解説 Read More

ディープラーニングの画像認識モデルでは、「ネットワークを深くするほど性能が向上する」と考えられてきました。その代表例がResNet（Residual Network）です。…

Wide ResNetとは？「深さ」より「幅」を重視したCNNモデルをわかりやすく解説 Read More

ディープラーニングの歴史の中で、画像認識技術を大きく前進させたモデルの一つが**ResNet（Residual Network：残差ネットワーク）**です。…

ResNet（Residual Network）とは？勾配消失問題を解決した革命的CNNをわかりやすく解説 Read More