結構昔に読んだきりになっていたので、軽くメモです。 気になったきっかけは以下あたりです。 感想は、面白かったのですが、自分はSFはそこまで得意じゃないかもというしょうもないものでした（笑） 三体作者:劉 慈欣出版社/メーカー: 早川書房発売日: 2019/…

論文へのリンク [1811.10154] Stop Explaining Black Box Machine Learning Models for High Stakes Decisions and Use Interpretable Models Instead 筆者・所属機関 Cynthia Rudin(Duke University) 投稿日付 2018/11/26 概要（一言まとめ） 手法の概要 コ…

とりあえずメモ TensorFlow Lite Delegateとは？ from Mr. Vengineer

論文へのリンク [1711.10925] Deep Image Prior 筆者・所属機関 Dmitry Ulyanov(Skoltech), Andrea Vedaldi(University of Oxford), Victor Lempitsky(Skoltech) 投稿日付 2018/04/05 概要（一言まとめ） CNNモデルに対して、入力をノイズ、出力の教師画像を…

論文へのリンク [1911.06091] EdgeNet: Balancing Accuracy and Performance for Edge-based Convolutional Neural Network Object Detectors 筆者・所属機関 Anonymous authors (匿名でのレビュー中) 投稿日付 2019/11/09 概要（一言まとめ） Data Augmenta…

上の図は以下から引用 Generation of Photorealistic QR Codes 今はこんなことまでできちゃうのね。誤り訂正機能を活用しているのかな？ 参考サイト MobileHackerz再起動日記: 「真に」デザインされたQRコードのつくりかた ニューラルネットワークでQRコード…

論文へのリンク [1911.06091] EdgeNet: Balancing Accuracy and Performance for Edge-based Convolutional Neural Network Object Detectors 筆者・所属機関 George Plastiras(University of Cyprus), Christos Kyrkou(University of Cyprus), Theocharis T…

論文へのリンク [1908.03673] Recent Advances in Deep Learning for Object Detection 筆者・所属機関 Xiongwei Wua(School of Information System, Singapore Management University),Doyen Sahooa, Steven C.H. Hoi(School of Information System, Singap…

論文へのリンク [1807.02011] Improving Unsupervised Defect Segmentation by Applying Structural Similarity to Autoencoders 筆者・所属機関 Paul Bergmann(MVTec Software GmbH), Sindy Lo ̈we(MVTec Software GmbH / University of Amsterdam) , Micha…

論文へのリンク [1907.11819] Grape detection, segmentation and tracking using deep neural networks and three-dimensional association 筆者・所属機関 Thiago T. Santos(Embrapa Agricultural Informatics), Leonardo L. de Souza(University of Campi…

論文へのリンク [1905.02244] Searching for MobileNetV3 筆者・所属機関 Andrew Howard, Mark Sandler, Grace Chu, Liang-Chieh Chen, Bo Chen, Mingxing Tan, Weijun Wang, Yukun Zhu, Ruoming Pang, Vijay Vasudevan, Quoc V. Le, Hartwig Adam 全員所属…

CVPR 2019 report (30 papers) from ShunsukeNakamura17

GAN関係リンク GAN関係の参考になりそうな情報源のまとめ GANはじめに はじめてのGAN MIRU MIRU わかる GAN スライド GAN Lab: Play with Generative Adversarial Networks in Your Browser! 可視化 深層学習の生成モデル パワポの資料 GANsの最新動向: 応用…

良さそうだったのでメモ。

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

あとで見る ICRA 2019 速報 from cvpaper. challenge

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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

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

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 (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№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…

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…