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

Shall we GANs

http://ssii.jp/ssii/files/2019/pdf/TS1-01.pdf GANに関して詳しく書いてある。高精度なGAN画像生成のテクニックなど興味深い

ICRA 2019

あとで見る ICRA 2019 速報 from cvpaper. challenge

機械学習の7つのステップとは何か?

Googleのエンジニアの動画 機械学習の7つのステップは以下 データ収集(Gathering Data) データの前処理(Preparing that Data) モデル選定(Choosing a Model) 学習(Training) 評価(Evaluation) ハイパーパラメータの調整(Hyperparameter Tuning) 推論(Predict…

高速のトラッキングとセグメンテーションの技術「SiamMask」

論文へのリンク https://arxiv.org/pdf/1812.05050.pdf 筆者・所属機関 Qiang Wang(CASIA), Li Zhang(University of Oxford), Luca Bertinetto(FiveAI) 投稿日付 2018/12/12 概要(一言まとめ) バウンディングボックスを回転させるというアイディアで、高速…

YOLO v3より速い?現時点で最速の物体検出技術「CenterNet」

論文へのリンク [1904.07850] Objects as Points 筆者・所属機関 Xingyi Zhou(UT Austin), Dequan Wang(UC Berkeley), Philipp Kra ̈henbu ̈hl(UT Austin) 投稿日付 2019/04/25 概要(一言まとめ) 以下のツイートが分かりやすいので引用(手抜き) 物体検出…

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…

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…

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), A…

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…

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」技術作者: 鈴木義幸出版社/メーカー: 日本実業出版社発売日: 2014/04/11メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る 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.f…

「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

2018年に発表されたコンピュータビジョンに関する重要な論文10選とその解説

ざっと見た感じ、ほぼ全部ディープラーニングな予感。後で見る https://t.co/qplry8aOZL— からあげ (@karaage0703) 2019年1月31日 メモ、後で読む

お金持ちになれる黄金の羽根の拾い方 知的人生設計のすすめ

新版 お金持ちになれる黄金の羽根の拾い方 知的人生設計のすすめ (幻冬舎文庫)作者: 橘玲出版社/メーカー: 幻冬舎発売日: 2017/08/04メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る 何かの記事でオススメされていたので読んでみた本です(どこでオススメされ…

動画2.0 VISUAL STORYTELLING

動画2.0 VISUAL STORYTELLING (NewsPicks Book)作者: 明石ガクト出版社/メーカー: 幻冬舎発売日: 2018/11/02メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る 「これからは動画の時代だ!」みたいな話を風の噂で聞いたので、とりあえず話題っぽいこの本を読ん…

マイクロソフト伝説マネジャーの世界No1 プレゼン術

マイクロソフト伝説マネジャーの 世界№1プレゼン術作者: 澤円出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2017/08/24メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (1件) を見る マイクロソフトの澤円さんの本。今年、仕事で生まれて初めての講演をす…

テキスト音声合成技術の変遷と最先端

www.jstage.jst.go.jp 音響学会誌2018年7月号に載った音声合成に関する記事、PDFがネットに上がってました -- テキスト音声合成技術の変遷と最先端 https://t.co/KSVMZDptFY— Heiga Zen (全 炳河) (@heiga_zen) 2019年1月3日 音声合成というと、PARCORを学生…

月夜のサラサーテ The cream of the notes

月夜のサラサーテ The cream of the notes 7 (講談社文庫)作者: 森博嗣出版社/メーカー: 講談社発売日: 2018/12/14メディア: Kindle版この商品を含むブログ (1件) を見る 森博嗣先生のエッセイ。森先生のエッセイは、もう出たら買う状態…

クリップオンストロボ 本格ライティング

クリップオンストロボ 本格ライティング 〜オフカメラストロボ撮影を基礎から学ぶ作者: 細野晃義,UNPLUGGED STUDIO出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2017/03/14メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る godoxのストロボ買ったので、ブログで多くの…

破天荒フェニックス オンデーズ再生物語

破天荒フェニックス オンデーズ再生物語 (NewsPicks Book)作者: 田中修治出版社/メーカー: 幻冬舎発売日: 2018/09/05メディア: 単行本この商品を含むブログを見る 眼鏡屋チェーン「オンデーズ」の再建物語。なかなか面白く読めました。自分には起業家は無理…

「下町ロケット」ゴースト・ヤタガラス

こちらの個人的なメモブログ。去年は、読んだ論文とか、メインブログに書くにはマニアックな内容を書いていましたが、今年からは読んだ本のメモもしていこうかなと思います。というわけで、年末年始にかけて読んだ本。 下町ロケット ゴースト作者: 池井戸潤…

google pixel で使われてるポートレートモードのぼかしアルゴリズム解説

このPodcastおもしろい。この回は google pixel で使われてるポートレートモードのぼかしアルゴリズム解説してくれてる。 https://t.co/QZslilkxhJ— Tatsuya Kida (@kidapu) 2018年12月29日 [1806.04171] Synthetic Depth-of-Field with a Single-Camera Mob…

京都大学集中講義:機械学習と深層学習の数理と応用

先週,京都大学数学教室で集中講義をさせていただきました.その時の資料です.・機械学習概要:https://t.co/6O0cSRe1P8・深層学習概要(後半で数理を重点的に紹介):https://t.co/6kkIrFB4cTその他,板書等の資料:https://t.co/wKYXYK9vkm— Taiji Suzuki…

Youtubeで見れるAI講座

いいじゃん

機械学習の中身を理解する

良さそうなスライドメモ speakerdeck.com

Grasp2Vec

論文へのリンク [1811.06964] Grasp2Vec: Learning Object Representations from Self-Supervised Grasping 筆者・所属機関 Eric Jang(Google), Coline Devin(Berkeley), Vincent Vanhoucke(Google), and Sergey Levine(Google, Berkeley) 投稿日付 2018/11/…

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…

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…

天職が見つからない人がいるのはどうしてでしょう?

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 …

ロボットのピッキング関係の論文メモ

論文 [1711.00199] PoseCNN: A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes [1804.00175] DeepIM: Deep Iterative Matching for 6D Pose Estimation [1703.01564] Perceiving and Reasoning About Liquids Using Fully…