からログ

からあげが鳥並の頭で学んだことを記録する場所だよ

Google Waymoの自動運転技術の論文

論文へのリンク

[1812.03079] ChauffeurNet: Learning to Drive by Imitating the Best and Synthesizing the Worst

筆者・所属機関

Mayank Bansal(Waymo), Alex Krizhevsky(Google Brain & Waymo), Abhijit Ogale(Waymo)

投稿日付

2018/12/7

概要(一言まとめ)

手法の概要

コメント

 日経Roboticsに記事があった。これから読む

関連情報

次に読む論文

自分なりのアウトプット

気になった英単語・英語表現

ディープラーニングを使った超解像技術の論文

論文へのリンク

Deep learning based super resolution, without using a GAN

筆者・所属機関

Christopher Thomas BSc Hons. MIAP

投稿日付

2019/2/24

概要(一言まとめ)

GANを使わない超解像

手法の概要

fast.aiを使った超解像の実践記事

コメント

fast.aiもGANを使わない超解像も興味あるので、時間を見つけてやってみる。

関連情報

次に読む論文

自分なりのアウトプット

気になった英単語・英語表現

Definitely living up to the Arthur C Clarke quote “any advanced technology is indistinguishable from magic”.

アーサー・C・クラークの三法則「十分に発達した科学技術は、魔法と見分けがつかない」の原文。

Depth Prediction Without the Sensors: Leveraging Structure for Unsupervised Learning from Monocular Videos

論文へのリンク

[1811.06152] Depth Prediction Without the Sensors: Leveraging Structure for Unsupervised Learning from Monocular Videos

筆者・所属機関

Vincent Casser(Google Brain), Soeren Pirk(Google Brain), Reza Mahjourian(Google Brain), Anelia Angelova(Google Brain)

投稿日付

2018/11/15

概要(一言まとめ)

単眼動画からの教師無し学習による3次元推定(Depth Prediction)

手法の概要

SfMとディープラーニングの組み合わせ?インスタンスセグメンテーションでマッチングをとっているっぽい。

コメント

流し読みしかしてない。ちゃんと読む予定。

関連情報

次に読む論文

[1704.07804] SfM-Net: Learning of Structure and Motion from Video

自分なりのアウトプット

気になった英単語・英語表現

Riemannian Motion Policies

論文へのリンク

[1801.02854] Riemannian Motion Policies

筆者・所属機関

Nathan D. Ratliff(NVIDIA), Jan Issac(NVIDIA), Daniel Kappler(Max Planck for Intelligent Systems), Stan Birchfield(NVIDIA), Dieter Fox(NVIDIA)

投稿日付

2018/1/9

概要(一言まとめ)

手法の概要

コメント

関連情報

自分用読むべき論文メモ 2019年2月版 - cvl-robot's diary

次に読む論文

自分なりのアウトプット

気になった英単語・英語表現

コーチングのプロが教える 「ほめる」技術

コーチングのプロが教える 「ほめる」技術

コーチングのプロが教える 「ほめる」技術

 Cast for Funというプログラミング系のPodcastのエピソード16で紹介されていた本です。

cast-for.fun

 Podcast聞いて、良さそうだなーと思い買ってみました。

 本を読んで、思ったのは「挨拶は大事」という小学生並みの感想でした。そういう当たり前のことの大切さを説得力と共に書いている本です。はっきりいって、自分みたいなコミュ障には難しいというか、こんなことやりたくないなと思いました。本当どうしようもない人間ですね(自分が)。

 最近、仕事で関わる人も増えてきて、複数人でチームとしてプロジェクトに取り組まなければならないので、心を入れ替えて実践してみようと思います。

「Papers With Code」は機械学習・ディープラーニングの論文とコードがめっちゃまとまっていて便利

 メモ。ジャンルごとに有名どころがまとまっている上、今トレンドの論文がプッシュされたり、コードへのリンクもまとまっていたりで、とりあえずここ見ておけば良い感がある