Neural Network Libraries v1.7.0をリリースしました! 重大なバグ修正 / 多数の新Example追加 / ImageNetのモデル・パフォーマンス改善を行いました!

2020年4月8日 水曜日

リリース

Posted by Takuya Yashima

Neural Network Libraries 1.7.0をリリースしました!本バージョンでは新たにprohibit_clearフラグが追加され、forward実行時により効率的かつ安全な演算の実行ができるようになりました。
また、Mixupといった強力なData Augmentationの実用例や顔のランドマーク検出、さらにSPADEがExampleとして新たに追加されました!また、既存のImageNetのパフォーマンス改善・モデル追加を行いました!

スポットライト

バグ修正: clear_buffer指定時にinplaced dataを保持するprohibit_clearフラグの追加

これまでのバージョンでは、inplace演算の対象となるVariableのpersistentフラグが無視されてしまい、clear_bufferオプションとともにforward演算を実行した際、そのVariableのデータが意図せず消去されてしまうことが判明しました。これは数値計算上のエラーを起こしかねないバグであるため、過去のバージョンをお使いの場合、本バージョン1.7.0へのアップデートを強く推奨いたします。

SPADE

ExampleとしてSPADEのNNabla実装が追加されました!
これはセマンティックマップを入力として画像を生成するモデルです。
ラフなレイアウト画像をリアルな道路や風景へと変えることができます!

入力 出力
       
       

Data Augmentation Example

MixUpCutMix, そしてVH-MixUpといった近年提案された有用なData Augmentationの実装・利用例をまとめたExampleが追加されました!

Image 1 Image 2 Mixup CutMix VH-Mixup
                   

詳しい利用方法は新たに追加されたdata_augmentationのExampleをチェックしてみてください!

顔ランドマーク検出モデルFANのInference Example

Face Alignment Network (FAN)のInferenceスクリプト/学習済みパラメータを公開しました!

Result by 2D-FAN Result by 3D-FAN

これによって簡単に顔のランドマーク検出ができるようになりました。ぜひ試してみてください。

ImageNet ILSVRC2012 学習スクリプトのパフォーマンス改善

ImageNet ILSVRC2012のモデルと学習スクリプトをアップデートしました!学習の各種設定が簡単になりました!さらに、学習率調整としてcosine annealing,Data AugmentationとしてMixupが加わりました!
さらに、利用可能なモデルとしてRexNeXt50SE-ResNet50, さらにSE-RexNeXt50追加されました!

レイヤー関数の新規追加・改善

学習済みモデル

ユーティリティの機能改善 / フォーマットコンバーターの機能改善

バグ修正・ドキュメントの追加・修正

Exampleの新規追加 / 機能改善