SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 13
ディープラーニングの
フレームワークと特許戦争
第50回 コンピュータビジョン勉強会@関東
2018/12/15
進矢陽介
※本発表は個人として行うものであり
所属組織を代表するものではありません
クイズ 何の地図でしょう
引用元: https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/
クイズ 何の地図でしょう
AWSリージョンマップ引用元: https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/
追加予定リージョン
AWS既存リージョンと
アベイラビリティーゾーンの数
クイズ 何の地図でしょう
AWSリージョンマップ引用元: https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/
クイズ 何の地図でしょう
AWSリージョンマップ引用元: https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/
Batch Normalization
の特許出願国なんです
特許査定発送
2018/11/12
EP特許付与
2018/12/5
実はこれ★全部
BN (Batch Normalization) 代替へ
• Google特許は dropout, word2vec, DQN 等もよく知られているが、BNほどの出願国数は稀
• BNの代替手法開発は優先度高
Group Normalization [Yuxin Wu+, ECCV2018] https://arxiv.org/abs/1803.08494
• “batch of training examples”を必ずしも必要としない正規化層
• 特許制度がイノベーションを促進した好例なのでは
特許を交えた企業間の研究開発競争が進んでいる
特許戦争 想定されるシナリオ
「コードが公開されるからアルゴリズムの研究は不要、
データ集めてあとはチューニングだけしてればいい」
という考えの企業が滅ぶ
冷戦状態
軍拡競争
熱戦
特許係争
トップカンファに数十本通す企業同士の泥仕合
特許係争に膨大なコスト
→ 余計な係争は避けたい
そこで重要なのが Apache License 2.0
2012 ILSVRC 2012
ディープラーニングが流行る
︙
有力スタートアップ企業の買収合戦
研究者を高額報酬で引き抜き、特許を書かせる
スマートフォン・自動車・FA等で産業応用加速
2020 半導体メーカーが他社チップに 余計なもの 侵害品を見つける
2021 身体は闘争を求める
2022 ソフトウェアに飛び火して世界大戦
“Twemoji” by Twitter, Inc and other contributors /CC-BY 4.0
Apache License 2.0 特許条項
日本語参考訳( https://ja.osdn.net/projects/opensource/wiki/licenses%2FApache_License_2.0 )
正文( http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html )
3. Grant of Patent License. Subject to the terms and conditions of this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual, worldwide, non-exclusive,
no-charge, royalty-free, irrevocable (except as stated in this section) patent license to make, have made, use, offer to sell, sell, import, and otherwise transfer
the Work, where such license applies only to those patent claims licensable by such Contributor that are necessarily infringed by their Contribution(s) alone or
by combination of their Contribution(s) with the Work to which such Contribution(s) was submitted. If You institute patent litigation against any entity
(including a cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that the Work or a Contribution incorporated within the Work constitutes direct or contributory
patent infringement, then any patent licenses granted to You under this License for that Work shall terminate as of the date such litigation is filed.
3. 特許ライセンスの付与 本ライセンスの条項に従って、
各コントリビューターはあなたに対し、成果物を作成したり、使用したり、販売したり、販売用に提供したり、
インポートしたり、その他の方法で移転したりする、無期限で世界規模で非独占的で使用料無料で取り消し不能な
(この項で明記したものは除く)特許ライセンスを付与します。
ただし、このようなライセンスは、コントリビューターによってライセンス可能な特許申請のうち、当該コントリビューターの
コントリビューションを単独または該当する成果物と組み合わせて用いることで必然的に侵害されるものにのみ適用されます。
あなたが誰かに対し、交差請求や反訴を含めて、成果物あるいは成果物に組み込まれたコントリビューションが
直接または間接的な特許侵害に当たるとして特許訴訟を起こした場合、本ライセンスに基づいて
あなたに付与された特許ライセンスは、そうした訴訟が正式に起こされた時点で終了するものとします。
特許報復条項により特許係争を抑止する仕組みが組み込まれている
訴訟を起こされにくい、起こしにくい
DLフレームワークのライセンス
Neural Network Libraries (nnabla)fastai
tf.keras
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
Apache License 2.0 BSD License (3-Clause)*1
MIT License
ライセンス確認日:2018/12/9*1: Caffe2はコードによってライセンスが異なりますTensorFlow MXNet Gluon PaddlePaddle Deeplearning4j
PyTorch Caffe2
Keras Chainer
物体検出、semantic segmentation関連ライブラリのライセンス
Apache License 2.0
TensorFlow Models
(Tensorflow Object
Detection API,
DeepLab, …)
Detectron Caffe2
(Faster R-CNN 部分は
MIT License (c)Microsoft)
GluonCV MXNet
mmdetection PyTorch
tensorpack
maskrcnn-benchmark
PyTorch
(Albumentations)
Darknet
- META-LICENSE Version 1
- YOLO LICENSE Version 1
- YOLO LICENSE Version 2
- WTFPL Version 2
- RNN LICENSE Version 3
- MIT License
- GPL Version 3 (特許条項あり)
dnn module
samples
BSD/MIT等
LearnOpenCV
MIT License BSD License (3-Clause)
マルチライセンス
ライセンス確認日:2018/12/9
ChainerCV
OpenCV
最後に 特許面での要考慮事項
*1: ・TensorFlow使用者をMXNet使用者が訴える等、別フレームワークの使用者から容赦無く訴訟を起こされる可能性あり。
・企業が使用許諾を与えているのは保有特許の一部に過ぎない。他社の許諾した範囲内でしか動けない企業は明らかに弱い。
・全特許の調査は(人間には)無理であり、気付かぬまま侵害するリスクあり。
免責:本資料に基づく決定に関し、私は何の責任も負いません。
特に製品開発においては、法務、知財、OSSライセンス、関連特許・論文のすべての分野に精通している方々と協議の上、フレームワーク等をご選択下さい。
・Apache License 2.0の
フレームワーク・ライブラリを使用すると、
係争リスクを下げられる可能性あり
・ネットワーク構成、学習方法、主要市場によって、
フレームワークの選択が変わり得る
・早期から投資してきたGoogleの特許資産は強い
・現在総合的に一番無難なのはTensorFlow
・他社特許使用なんかあてにしちゃだめ*1
- 自己防衛:ちゃんと自社で研究・出願
- 投資 :特許(or 出願企業)買収
研究者・計算環境
- 海外出願:戦場になりそうな米中等
・特許出願は1日遅れで無価値になり得る
・研究者内でのコミュニティが大きいPyTorchが有利
製品開発 研究開発
今後も熱い冷戦に期待!
補足:BN特許出願関連公報
US出願Non-Final Rejectionの主引例は
渡辺澄夫先生、福水健次先生発明の
US5479576A (特開平05-346915)
https://patents.google.com/patent/US5479576A/en
関連する記述
・「第1の中間層62は、平均推定ネットワークとして構成され、
第2の中間層63は、標準偏差推定ネットワークとして構成」
・「正規化部38」
・「学習データをクラスタに分類するクラスタリング手段と、
クラスタリング手段により決定された各クラスタの統計量に従って」
補足:正規化層を不要にする方向性
ZeroInit https://openreview.net/forum?id=H1gsz30cKX

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

Was ist angesagt? (20)

最適輸送の解き方
最適輸送の解き方最適輸送の解き方
最適輸送の解き方
 
勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)
勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)
勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)
 
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
 
【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ
【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ
【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ
 
最適輸送入門
最適輸送入門最適輸送入門
最適輸送入門
 
SSII2019OS: 深層学習にかかる時間を短くしてみませんか? ~分散学習の勧め~
SSII2019OS: 深層学習にかかる時間を短くしてみませんか? ~分散学習の勧め~SSII2019OS: 深層学習にかかる時間を短くしてみませんか? ~分散学習の勧め~
SSII2019OS: 深層学習にかかる時間を短くしてみませんか? ~分散学習の勧め~
 
【メタサーベイ】Video Transformer
 【メタサーベイ】Video Transformer 【メタサーベイ】Video Transformer
【メタサーベイ】Video Transformer
 
DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜
DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜
DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜
 
ナレッジグラフ入門
ナレッジグラフ入門ナレッジグラフ入門
ナレッジグラフ入門
 
全力解説!Transformer
全力解説!Transformer全力解説!Transformer
全力解説!Transformer
 
畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化
畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化
畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化
 
DockerコンテナでGitを使う
DockerコンテナでGitを使うDockerコンテナでGitを使う
DockerコンテナでGitを使う
 
画像認識モデルを作るための鉄板レシピ
画像認識モデルを作るための鉄板レシピ画像認識モデルを作るための鉄板レシピ
画像認識モデルを作るための鉄板レシピ
 
Tensor コアを使った PyTorch の高速化
Tensor コアを使った PyTorch の高速化Tensor コアを使った PyTorch の高速化
Tensor コアを使った PyTorch の高速化
 
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
 
コンピュータビジョン分野メジャー国際会議 Award までの道のり
コンピュータビジョン分野メジャー国際会議 Award までの道のりコンピュータビジョン分野メジャー国際会議 Award までの道のり
コンピュータビジョン分野メジャー国際会議 Award までの道のり
 
CV分野におけるサーベイ方法
CV分野におけるサーベイ方法CV分野におけるサーベイ方法
CV分野におけるサーベイ方法
 
【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings (EMNLP 2021)
【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings  (EMNLP 2021)【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings  (EMNLP 2021)
【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings (EMNLP 2021)
 
SSII2021 [OS2-02] 深層学習におけるデータ拡張の原理と最新動向
SSII2021 [OS2-02] 深層学習におけるデータ拡張の原理と最新動向SSII2021 [OS2-02] 深層学習におけるデータ拡張の原理と最新動向
SSII2021 [OS2-02] 深層学習におけるデータ拡張の原理と最新動向
 
最適化超入門
最適化超入門最適化超入門
最適化超入門
 

Ähnlich wie ディープラーニングのフレームワークと特許戦争

Ähnlich wie ディープラーニングのフレームワークと特許戦争 (20)

デバイスの運用で使える AWS IoTサービスの紹介
デバイスの運用で使える AWS IoTサービスの紹介デバイスの運用で使える AWS IoTサービスの紹介
デバイスの運用で使える AWS IoTサービスの紹介
 
AWS Black Belt Online Seminar 2018 re:Invent recap IoT and DevOps
AWS Black Belt Online Seminar 2018 re:Invent recap IoT and DevOpsAWS Black Belt Online Seminar 2018 re:Invent recap IoT and DevOps
AWS Black Belt Online Seminar 2018 re:Invent recap IoT and DevOps
 
AWSオンリーで実現するIoTクラウド基盤
AWSオンリーで実現するIoTクラウド基盤AWSオンリーで実現するIoTクラウド基盤
AWSオンリーで実現するIoTクラウド基盤
 
AWS Black Belt Online Seminar 2017 AWSにおけるアプリ認証パターンのご紹介
AWS Black Belt Online Seminar 2017 AWSにおけるアプリ認証パターンのご紹介AWS Black Belt Online Seminar 2017 AWSにおけるアプリ認証パターンのご紹介
AWS Black Belt Online Seminar 2017 AWSにおけるアプリ認証パターンのご紹介
 
AWSについて @ JAWS-UG 沖縄 CMS祭り!
AWSについて @ JAWS-UG 沖縄 CMS祭り!AWSについて @ JAWS-UG 沖縄 CMS祭り!
AWSについて @ JAWS-UG 沖縄 CMS祭り!
 
20140924イグレックcioセミナーpublic
20140924イグレックcioセミナーpublic20140924イグレックcioセミナーpublic
20140924イグレックcioセミナーpublic
 
AWS Security Automation in TrendMicro DIRECTION 2016
AWS Security Automation in TrendMicro DIRECTION 2016 AWS Security Automation in TrendMicro DIRECTION 2016
AWS Security Automation in TrendMicro DIRECTION 2016
 
AWSとOCIを比べてみた
AWSとOCIを比べてみたAWSとOCIを比べてみた
AWSとOCIを比べてみた
 
VtigerCRMのasterisk連携
VtigerCRMのasterisk連携VtigerCRMのasterisk連携
VtigerCRMのasterisk連携
 
Swaggerで始めるモデルファーストなAPI開発
Swaggerで始めるモデルファーストなAPI開発Swaggerで始めるモデルファーストなAPI開発
Swaggerで始めるモデルファーストなAPI開発
 
AWS Black Belt Online Seminar 2017 AWS WAF
AWS Black Belt Online Seminar 2017 AWS WAFAWS Black Belt Online Seminar 2017 AWS WAF
AWS Black Belt Online Seminar 2017 AWS WAF
 
AWS Black Belt Online Seminar 2017 IoT向け最新アーキテクチャパターン
AWS Black Belt Online Seminar 2017 IoT向け最新アーキテクチャパターンAWS Black Belt Online Seminar 2017 IoT向け最新アーキテクチャパターン
AWS Black Belt Online Seminar 2017 IoT向け最新アーキテクチャパターン
 
AWS Black Belt Online Seminar 2016 AWS IoT
AWS Black Belt Online Seminar 2016 AWS IoTAWS Black Belt Online Seminar 2016 AWS IoT
AWS Black Belt Online Seminar 2016 AWS IoT
 
MicrosoftのOSSへの取り組み
MicrosoftのOSSへの取り組みMicrosoftのOSSへの取り組み
MicrosoftのOSSへの取り組み
 
AWS Mobile SDK利用時のテスト手法
AWS Mobile SDK利用時のテスト手法AWS Mobile SDK利用時のテスト手法
AWS Mobile SDK利用時のテスト手法
 
Html5 conference 2013
Html5 conference 2013Html5 conference 2013
Html5 conference 2013
 
AWS Amplify - Auth/API Category & Vue 構築ハンズオン
AWS Amplify - Auth/API Category & Vue 構築ハンズオンAWS Amplify - Auth/API Category & Vue 構築ハンズオン
AWS Amplify - Auth/API Category & Vue 構築ハンズオン
 
インフラ系自主トレするならAWS
インフラ系自主トレするならAWSインフラ系自主トレするならAWS
インフラ系自主トレするならAWS
 
AWS初心者向けWebinar .NET開発者のためのAWS超入門
AWS初心者向けWebinar .NET開発者のためのAWS超入門AWS初心者向けWebinar .NET開発者のためのAWS超入門
AWS初心者向けWebinar .NET開発者のためのAWS超入門
 
スタートアップがAWSを使うべき3つの理由
スタートアップがAWSを使うべき3つの理由スタートアップがAWSを使うべき3つの理由
スタートアップがAWSを使うべき3つの理由
 

Kürzlich hochgeladen

Kürzlich hochgeladen (7)

業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
 
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアルLoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
 
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半        2024/04/26の勉強会で発表されたものです。新人研修 後半        2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
 
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー  DS20L  カタログ  LiDARデバイスLoRaWANスマート距離検出センサー  DS20L  カタログ  LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
 
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 

ディープラーニングのフレームワークと特許戦争