4. NLPからVision and Language、CVへ 4 論文が最初に発表された年月 2017 2018 2019 2020 2021 Transformer 出現 事前学習モデ ルの提案 マルチモーダル化 CVタスクへの 応用 2017/06 Transformer 2018/06 GPT-1 2018/10 BERT 2019/08 ViLBERT LXMERT VLBERT 2020/05 DETR 2020/10 ViT 2021/02 TimeSformer 1 Transformer の躍進 5. NLPからVision and Language、CVへ 5 最近はCV、Vision and Languageへの応用が激化 サーベイ論文も立て続けに登場 2020/12/23 A Survey on Visual Transformer (2020) https://a
パフォーマンス改善ハンドブック ウェブページにおけるパフォーマンスに関する問題の見つけ方や考え方の事例をまとめた Webフロントエンド パフォーマンス改善ハンドブックを公開しました。 URL: https://dwango-js.github.io/performance-handbook/ このハンドブックでは過去に行ったWebフロントエンドのパフォーマンス改善の事例を中心に紹介しています。 注意点としてWebフロントエンドは常に変化しているため、現在の最適な解決方法を提案するものではありません。 また、アプリケーションによっても最適な解決方法は異なります。 今回の事例ではViewライブラリにReactを用い、映像再生プレイヤーなどある程度複雑な機能を持ったウェブアプリケーションのWebフロントエンドを扱います。 具体的にはニコニコ生放送（以下「生放送」）で行った事例を中心に書かれていま
去年からフロントエンドのパフォーマンスについて断続的に学んでいるが、自分の頭のなかにある知識はどれも断片的で、まとまりを欠いているような感覚があった。 知識と知識がつながっておらず、各施策が何のために行われるのかも、必ずしも自明ではなかった。何となく「パフォーマンスに効果がある」と言ってしまうが、それが何を指しているのかは実は曖昧だった。 このような状態では新しい知識を得ていくのが難しいというか、効率的に行えないように思えた。議論の背景が分からないし、文脈や問題意識を上手く掴めないから。何の話をしているのかよく分からない、という状態になりがち。書かれてあることの意味は分かっても論旨を掴めているわけではないから、自分のなかに定着しない。 そこで、現時点で自分が知っていることを整理して、自分なりに分類しておくことにした。 当たり前だが、どのテクニックがどの程度有効なのかは、状況によって違う。
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