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海外文献集録 webzine について
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| 番号 2017-024 | GaN-HEMTを用いたG級電源変調器 | ||
| N.Wolff, et al. | 100-MHz GaN-HEMT Class-G Supply Modulator for High-power Envelope-tracking Applications | pp.872-880 | |
| 大電力エンベロープトラッキング向けのGaN-HEMTを用いた高効率G級電源変調器を提案する．試作した電源増幅器は，スイッチング周波数100MHzにおいて，出力電力62W，効率89%を達成した． | |||
| 番号 2017-025 | 粒子線照射されたCMOSセンサの暗電流スペクトル | ||
| J.-M. Belloir, et al. | Dark Current Spectroscopy in Neutron, Proton and Ion Irradiated CMOS Image Sensors: from Point Defects to Clusters | pp.27-37 | |
| 番号 2017-026 | ノイジーな弱教師ラベルを用いた画像領域分割の学習 | ||
| Z. Lu, et al. | Learning from Weak and Noisy Labels for Semantic Segmentation | pp.486-500 | |
| ピクセル単位の教師ラベル（アノテーション）ではなく，画像単位の弱教師ラベルを用いてセマンティックセグメンテーションの学習を行う手法の提案．提案手法はソーシャルメディア上の画像にタグ付けされたラベルの活用を想定している．ラベルに含まれるノイズを効果的に除去するため，学習画像をスーパーピクセルに分割して画像単位の初期ラベルを割り当てた後，L1正則化によって特徴量の類似するスーパーピクセルに同一ラベルを割り当てつつ，ラベルノイズの除外も実現する． | |||
| 番号 2017-027 | FCNによるセマンティックセグメンテーション | ||
| E. Shelhamer, et al. | Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation | pp.640-651 | |
| 全結合層を持たず，全ての層が畳み込み層で構成されたネットワーク(FCN)によるセマンティックセグメンテーションの提案．FCNは任意のサイズの画像を入力として，同サイズの結果画像を出力することが特徴．本論文では既存の画像分類問題用の学習済モデルを活用し，ファインチューニングでセグメンテーション問題に対応可能であることを示す．高精度かつ高精細な結果出力を実現するため，深い中間層と浅い中間層の出力を複合するネットワーク構造も新たに提案する． | |||
| 番号 2017-028 | 再帰型畳み込みネットワークによる画像の認識と記述 | ||
| J. Donahue, et al. | Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description | pp.677-691 | |
| 空間的にも時間的にも深層な再帰型畳み込みニューラルネットワークモデルについてまとめた論文．このタイプのモデルは可変長の動画を入力とした行動認識，画像や動画のキャプション自動生成等，様々な種類の複雑な画像認識問題をエンドツーエンドで学習可能であり，時間方向の複雑なダイナミクスを高精度にモデリングすることが可能な特性がある． | |||
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