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DL俯瞰 (セグメンテーション (Fast FCN, Deeplab v3, U-Net), 画像認識 (PCのスペックに負荷をかけられる (はい…
DL俯瞰
セグメンテーション
Fast FCN
Deeplab v3
U-Net
画像認識
PCのスペックに負荷をかけられる
はい
精度＞時間
(とにかく高い精度を出したい）
いいえ
ResNet
DenseNet
はい
PyramidNet
WideResNet
いいえ
精度＜時間
(とにかく早く学習したい)
はい
SqueezeNet
いいえ
VGG
GoogLeNet
MobileNet
物体検出
画像の解像度
高い
学習済みモデルが必要
はい
精度＞時間
はい
YOLO v3
いいえ
Faster R-CNN
いいえ
M2Net
低い
SSD
画像生成
速度
1
5
0.5
0.59
3
2
0.5
精度
1
1.1
1.2
1.2
0.7
0.9
0.8
ResNetを基準として、
各モデルの速度と精度を比較
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:check:M2Net：最新のモデル
速度、精度ともに史上最高スコアを記録しているが、学習済みモデルは未だ公開されていない
（近日公開予定）