はじめに 顔認識 (face recognition) 等の個体識別問題において、距離学習は非常に重要です。ここで個体識別問題というのは、顔認識を例に取ると下記のようなものです。 2つの顔画像ペアが与えられた際にその顔画像ペアが同一人物のものであるかを判定する1:1認証 N人の顔画像データが予め与えられた状態で、個人が特定されていない顔画像が入力された際に、その顔画像がN人のうちどれであるか、またはどれでもないかを判定する1:N認証 何故距離学習が重要かというと、クラス分類問題とは異なりクラス数が不定で各クラスに属する画像を事前に得ることができず1、クラス分類問題として解くことができないためである。このため、何かしらの学習済みモデルを利用して各画像から特徴ベクトルを抽出し、その特徴ベクトル間の距離がしきい値以下であれば同一人物、しきい値より大きければ異なる人物と判定する（コサイン類似度等の
はじめに MobileNet系の高速なモデルアーキテクチャに利用される構成要素と、それらを利用したモデルについて、何故高速なのか観点と、空間方向の畳み込みとチャネル方向の畳み込みがどのようになされているかという観点で整理を行う。 高速なモデルアーキテクチャに利用される構成要素 まず、高速なモデルに利用される畳み込み構成要素について、計算量と、空間方向の畳み込みとチャネル方向の畳み込みがどのようになっているかを説明する。 まず、一般的な畳み込みの計算量を確認する。 入力特徴マップのサイズを$H \times W$、入力チャネル数を$N$、カーネルサイズを$K \times K$、出力チャネル数を$M$とすると、一般的な畳み込み層の計算量は、$H W N K^2 M$となる。 これは、入力特徴マップの1箇所につき畳み込みのコストが$K^2 N$で、これを入力特徴マップの$H W$箇所に適用する
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