LT@Chainer Meetup 2015.10.14

@mitmul, @masvsn (Eng.)

↑人生初プルリクでした…

研究紹介をすこし・・・

航空画像セグメンテーションの研究

Convolutional Neural Network

64 x 64 x 3 (RGB) sized patches

Correct answers

Predictions

16 x 16 x 3 (building, road, other)

Calculate loss

Back

prop

agat

ion

RG

B

Input aerialimage patch ss

Predictedlabel patch m̂̂m

FC(4096)C(64, 16x16/4) P(2/1) C(112, 4x4/1) C(80, 3x3/1) FC(768)

Loss Function

Input aerial image Predicted 3-channel label image from the basic architecture

航空画像セグメンテーションの研究

その他

物体検出例（Fast R-CNNすごい）Web API DEMO（slideshare用にキャプチャ書き出しました．実際は1～2FPSくらい）

Chainerを使ってみた例

Chainerのいいところ

あと… ・環境構築が簡単（研究室／プロジェクトでCaffeを中心的に使っていたときは色々な人／サーバのところを回ってひたすら環境構築をし続ける日々があった…）

• 学習済みモデルの共有

- 学習済みモデルの統一された保存形式があれば良い？

- FunctionSetを継承した独自Classを書くことが多い

- モデルの書き方の自由度が高いので難しい・・？

• ベンチマーク（統一された比較基準がない？）

- https://github.com/soumith/convnet-benchmarks • cute mascot

要望など

chainerの最新のアップデートに追いつけていないのですが…