物体検出など特定のタスクを実行するモデルの探し方。
普通は「精度」「速度・メモリ使用量」がトレードオフになっているのでそのバランスが要件に近いものを探す。
基本方針は「自分で網羅的にモデルを探すのは難しいので、網羅的に調べている人の調査結果を探す」が良いと思う。
手順は以下。
遅くてもいいから精度最良のモデルが欲しい場合：
- Browse the State-of-the-Art in Machine Learning | Papers With Codeで推論したいデータに一番近いデータセットを探す
- そのデータセットで一番精度のいいモデルを使う
速いモデルが欲しい場合：
- 自分が探しているタスクに関する論文のまとめを探す（顔認証系だとhttps://github.com/ChanChiChoi/awesome-Face_Recognition#face-alignment とか）
- そのページをfast, lightweight, mobileなどのキーワードで検索する
- 引っかかった論文の中で最新の論文を引用している論文を見る
- 速さをウリにしているモデルは大抵速度比較表があるので、それを探し、その中で速度と精度のバランスが一番要件に近いものを使う
速いモデルが欲しい場合はちょっと面倒。。
