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- はじめにと近年、画像認識をはじめとする様々な分野において、深層学習モデルの精度は目覚ましい進化を遂げています。特に画像認識の分野では、人間の認識能力を超えるほどの精度を達成したモデルも登場しています。しかし、このような高精度なモデルは、その性能と引き換えに膨大な計算量を必要とします。そのため、高性能なコンピュータやGPUといった計算資源が限られている環境では、これらのモデルを利用することが難しいという課題があります。そこで注目されているのが、「EfficientNet」と呼ばれる深層学習モデルです。EfficientNetは、限られた計算資源でも高精度な認識能力を発揮できるように設計されたモデルです。従来のモデルと比較して、計算量を抑えつつも同等以上の精度を実現できることが大きな特徴です。EfficientNetの登場により、これまで高性能な計算機環境が必須であった高度な画像認識技術を、より多くの開発者や利用者が手軽に利用できるようになることが期待されています。例えば、スマートフォンや組み込み機器など、計算資源が限られた環境でも、高精度な画像認識機能を組み込むことが可能になるでしょう。