* Object detectionを行うRetina Netの損失関数としてFocal Lossを提案 * Faster RNN系の2 stage detectorでは物体検出精度が高いのに対し、YOLO等の1 stage detectorでは高速な推論が可能 * 1 stage detectorで精度を高めるために、Focal Lossを提案 * Foca…

* 脳波画像から発作を検出 * 脳波の時系列データをハイパス・ローパス・ノッチフィルタにかけノイズ除去 * ノイズ除去した脳波データからプロット画像を作り、VGG16により発作を検出 * RNN系の時系列モデルとの精度比較は行われていない。