学習手法 HPP：ロボット同士が待ち合わせできるようにするモデルベース強化学習(3/3)
１．HPP：ロボット同士が待ち合わせできるようにするモデルベース強化学習(3/3)まとめ ・HPPを使用すると、エージェントは軌道を予測して調整し、調整ミスを回避できる ・HPPは追加のトレーニングなしで現実の世界に直接転移させる事が出来る...
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学習手法 学習手法 HPP：ロボット同士が待ち合わせできるようにするモデルベース強化学習(2/3)
１．HPP：ロボット同士が待ち合わせできるようにするモデルベース強化学習(2/3)まとめ ・システムは予測、計画、および制御の3つのモジュールから構成されている ・各エージェントは自分自身の動き用と他のエージェント用の予測モデルを学習 ・予...
学習手法 HPP：ロボット同士が待ち合わせできるようにするモデルベース強化学習(1/3)
１．HPP：ロボット同士が待ち合わせできるようにするモデルベース強化学習(1/3)まとめ ・制御された環境では一元化されたプランナーを使えば複数ロボットが連携して動作可能 ・現実世界では独立したロボット同士で連携する場合は目標を互いに調整す...
モデル ViP-DeepLab：深度推定とパノプティックセグメンテーションを動画に対して同時に適用(2/2)
１．ViP-DeepLab：深度推定とパノプティックセグメンテーションを動画に対して同時に適用(2/2) ・Panoptic-DeepLabは複数フレームにおける深度推定やインスタンスID付与ができない ・ViP-DeepLabは2つの連続...
モデル ViP-DeepLab：深度推定とパノプティックセグメンテーションを動画に対して同時に適用(1/2)
１．ViP-DeepLab：深度推定とパノプティックセグメンテーションを動画に対して同時に適用(1/2) ・人間は二次元画像である写真から三次元環境に関する視覚情報を非常に簡単に取得できる ・自動運転などを実現するためには同様に平面画像から...
アプリケーション Pixel5, 4a(5G)のHDR+をブラケット撮影で改良(2/2)
１．Pixel5, 4a(5G)のHDR+をブラケット撮影で改良(2/2)まとめ ・バースト撮影ではショットノイズの影響は減らせるが読み取りノイズは増加する ・ブラケット撮影でハイライト保護とノイズ削減を両立させる事が可能になった ・工夫に...
アプリケーション Pixel5, 4a(5G)のHDR+をブラケット撮影で改良(1/2)
１．Pixel5, 4a(5G)のHDR+をブラケット撮影で改良(1/2)まとめ ・HDR+はハイライト部の詳細が失われるのを防ぐが影の部分にノイズが乗ってしまう ・プロ写真家は、2つの異なる露出設定で撮影(ブラケット撮影)を行いこれに対処...
モデル 自動進化する強化学習でDDQNを凌駕する(2/2)
１．自動進化する強化学習でDDQNを凌駕する(2/2)まとめ ・発見されたアルゴリズムの中でDQNRegとDQNClippedが優れたパフォーマンスを出した ・これらはDQNが一般的にQ値を過大評価してしまう事を各々の方法で回避している ・...
モデル 自動進化する強化学習でDDQNを凌駕する(1/2)
１．自動進化する強化学習でDDQNを凌駕する(1/2)まとめ ・強化学習の長期的で包括的な目標は様々な問題を解決できる単一の汎用学習アルゴリズムの設計 ・強化学習は多岐にわたるため、学習方法を学習して新しいRLを設計するメタ学習手法が有望 ...
モデル MaX-DeepLab：デュアルパストランスフォーマーを使ってパノプティックセグメンテーションを直接実行(2/2)
１．MaX-DeepLab：デュアルパストランスフォーマーを使ってパノプティックセグメンテーションを直接実行(2/2)まとめ ・MaX-DeepLabはパノプティコンセグメンテーションを直接トレーニングできる初の手法 ・マスクとクラスを直接...
モデル MaX-DeepLab：デュアルパストランスフォーマーを使ってパノプティックセグメンテーションを直接実行(1/2)
１．MaX-DeepLab：デュアルパストランスフォーマーを使ってパノプティックセグメンテーションを直接実行(1/2)まとめ ・パノプティックはセマンティックとインスタンスの両セグメンテーションを統合したもの ・従来の最高手法は画像から直接...
モデル 2021年時点の各分野における最先端の機械学習モデルの紹介
１．2021年時点の各分野における最先端の機械学習モデルの紹介まとめ ・未知の分野で作業を始める時、現時点の最先端モデルを調べるのは時間がかかる ・各MLタスクに最適なモデルをリスト化してまとめておくと手間がかなり省ける ・Kaggleのコ...