注目のストーリー
MachineLearning
【We Are Hiring Lead Machine Learning Engineer!!】
現在LeapMindでは、自社のハードウェアの制約を満たしつつ高効率で動作するモデル開発を行うため、deep learningを使いこなし、高い実用性を持った深層学習モデルの開発に携わる優秀な機械学習エンジニアを募集しております。-We are currently looking for a talented machine learning engineer who is proficient in using deep learning to develop highly practical deep learning models to develop models that wo...
Data-Free Knowledge Distillation
こんにちは、 2020年度のサマーインターン生の高橋と申します。一ヶ月強CTOの徳永さんのもとで、調査および研究に取り組みました。取り組んだ内容Data-Free Knowledge Distillationと呼ばれる分野に関する調査研究を行いました。ひとことで言えば、学習データを使用せずに学習済みのモデル(teacher network)のみから新たなモデル(student network)へ転移学習(transfer learning)しよう、という枠組みになります。例えば、データセットを作成する企業と最終的に最適化されたモデルを作成する企業は別の会社かもしれません。もし学習データを...
Facial Expression Recognition with Blueoil ~Acceleration of execution~
こんにちは、2020年度のサマーインターン生の春日と申します。Blueoil チームで1か月ほど、同じくインターン生の脇坂さんと一緒に開発に携わりました。取り組んだことなどを簡単に書いていきます。取り組んだ内容Blueoil では、入力として受け取った学習済みのモデルを、FPGA 向けに最適化して出力することができます。FPGA にカメラ等をつなげて画像を受け取り、前述のモデルを使用することで、リアルタイムで推論を実行することができます。今回のインターンでは、FPGA にカメラをつないでリアルタイムで表情検出を行うことがテーマでした。私は推論の実行部分の高速化をメインに行いました。加えて...
The Effect of Cost Sensitive in Object Detection
はじめまして、LeapMindでインターンをしていた古賀です。2020年 8/20~9/25までの約1ヶ月間お世話になっていました。今年は、コロナウイルスの影響もあり完全リモートでの参加となり、始めは不安なこともたくさんありましたがメンターである東さんをはじめ、たくさんの方のおかげで1ヶ月を過ごすことができました。この記事では、私のインターンについて軽くお話しさせていただきます。取り組んだ内容について私は物体検知における不均衡問題についての調査を行いました。物体検知における不均衡問題は物体のスケールやクラスの分布が偏っているときに引き起こされます。実応用として考えられる自動運転や医療診断...
Accelerator efficiency optimization by graph-splitting
おはようございます。LeapMindで1か月(フルリモートで‼️)インターンシップをした岡本です。実はこの記事は勤務最終日に何書くか決めてなくてやべ〜と言いつつ書いているので、このインターン周辺でしたことを書きます🤔インターン開始前B3の夏だしインターンをしたいとAtCoderJobs(AtCoder社の運営する転就職に役立つサイト)を眺めているとLeapMind社の求人があったので応募しました。〜完〜真面目な話をすると、機械学習に関わって高いアルゴリズム力が必要となるような求人は自分の興味にかなり合致しており、実際嬉々として応募しました。競技プログラミングのレーティングで就活の一部ステ...
