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リサーチ

TensorRTを用いたエッジデバイス上でのDNN (Deep Neural Network) 推論高速化

こんにちは。2019年に新卒としてALBERTに入社した、データソリューション本部の水船です。入社してから、画像認識プロトタイピングのツールの開発や、画像認識の研究開発案件に取り組んでいます。また、弊社では先進技術部という部署が新設され、私自身は所属は違うものの、先進技術ワーキンググループの一員として業務の20%をリサーチ業務に充てています。今回は先進技術ワーキンググループの活動として取り組んできた、「TensorRTを用いたエッジデバイス上でのDNN (Deep Neural Network) 推論高速化」について話していきます。

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物体検出手法 CornerNet の紹介と実験

こんにちは。先進技術部でアルバイトをしている河田です。
今回は、Law & Dangにより2018年8月に提案された物体検出手法CornerNet[1]について紹介します。

はじめに

CornerNetは
  • 主流の物体検出モデルのほとんどで用いられている Anchor Box を排除
  • Corner Poolingという新しいPooling手法を導入し、Bounding Boxの左上・右下のコーナーを検出
という点で、多くの物体検出手法の中で異彩を放っていました(発表当時)。

本記事では、まずCornerNetの仕組みについて説明したのち、弊社で再現実装を行い独自データセットで訓練した結果を紹介します。 続きを読む 物体検出手法 CornerNet の紹介と実験

Graph Neural Networkの化学分野への応用

みなさんこんにちは。先進技術セクションでアルバイトをしている三瓶です。
今回は Graph Neural Network (GNN) の化学分野への応用について紹介します。
近年 GNN に関連する論文は増加しており、化学分野への応用を念頭に置いた研究も数多く見受けられる中で、私の専門分野である化学のドメイン知識を用いてこれらを捉え直すことを試みました。

本記事では、まず化学物質(化合物)のグラフ表現とその妥当性を整理し、次にドメイン知識を GNN に組み入れた際の精度改善について紹介します。

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先進技術セクション新設と研究プロジェクトリーダー募集開始のお知らせ

こんにちは、先進技術セクション(2020年1月より先進技術部)でマネージャーをしている筒井です[1]。 大学院で博士号を取得し、東京大学のビッグバン宇宙国際研究センターでおよそ3年間宇宙物理の研究に従事した後、ALBERTに2015年10月に入社しました。ブログに顔と名前が掲載されるのが 恥ずかしいため逃げ続けていましたが 、4年経って、今更ながら覚悟を決めての公式ブログ初登場です。今回は、ALBERT内で先日新設された先進技術セクションの紹介と、研究プロジェクトリーダー募集開始のお知らせをしたいと思います。
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