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物体認識のための畳み込みニューラルネットワークの研究動向(サーベイ論文)

論文へのリンク

物体認識のための畳み込みニューラルネットワークの研究動向

筆者・所属機関

内田 祐介(DeNA)、山下 隆義(中部大学)

投稿日付

2019/03(早期公開)

概要(一言まとめ)

ディープラーニングのCNNを使ったネットワークの変遷や性能比較をまとめたサーベイ論文。めちゃめちゃ有用な予感なので、しっかり読む。あとで追記。

 以下のスライドも合わせて参照

手法の概要

コメント

関連情報

MPRG : 機械知覚&ロボティクスグループ/中部大学

畳み込みニューラルネットワークに関するサーベイ論文が電子情報通信学会論文誌に採録されました | DeNA×AI

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Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks(pix2pix)

論文へのリンク

[1611.07004] Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks

筆者・所属機関

Phillip Isola(Berkeley), Jun-Yan Zhu(Berkeley), Tinghui Zhou(Berkeley), Alexei A. Efros(Berkeley)

投稿日付

2016/11/21

概要(一言まとめ)

ディープラーニングを用いた、汎用的な画像変換。pix2pixとして有名。TensorFlowをはじめとした多くの実装例がある

手法の概要

コメント

関連情報

GitHub - affinelayer/pix2pix-tensorflow: Tensorflow port of Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Nets https://phillipi.github.io/pix2pix/

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気になった英単語・英語表現

Unsupervised Learning of Shape and Pose with Differentiable Point Clouds

論文へのリンク

[1810.09381] Unsupervised Learning of Shape and Pose with Differentiable Point Clouds

筆者・所属機関

Eldar Insafutdinov(Intel), Alexey Dosovitskiy(Intel)

投稿日付

2018/10/22

概要(一言まとめ)

2次元画像から3次元モデルを生成

手法の概要

Differentiable Point Cloudsという概念がキーっぽい。後で読む

コメント

関連情報

Unsupervised Learning of Shape and Pose with Differentiable Point Clouds

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気になった英単語・英語表現

Piano Genie

論文へのリンク

[1810.05246] Piano Genie

筆者・所属機関

投稿日付

2018/10/11

概要(一言まとめ)

少数の簡単なボタンを押すだけで、誰でもピアノを演奏できるようになるディープラーニングのモデルを開発

手法の概要

コメント

関連情報

AI-Powered Piano Allows Anyone to Compose Music by Pressing a Few Buttons - NVIDIA Developer News CenterNVIDIA Developer News Center

たった8つのボタンで88鍵のピアノをハイレベルに演奏可能なAI「Piano Genie」 - GIGAZINE

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CVPR18速報その他

CVPR18速報

f:id:karaage:20180930184038p:plain CVPR18速報より引用

物体検出問題,未だに根強くFaster R-CNNも残る

  • YOLO/SSDなど早い手法が提案されているにも関わらず,アンド Mask R-CNNのようにインスタンスセグメンテーションができる手法ができても,である
  • これは,(1)候補領域抽出(2)物体識別という2-stageの構造から?

論文サマリをCPUが作成,人間と強調

  • Paper Summary Generation(ICMV18)
  • PDF入力,論文サマリ出力

新しい評価方法を提案

  • Neural Joking Machine (CVPR18WS)
  • 大喜利サイト”ボケて”に投稿,訓練されたユーザ評価

ボケAI