学習手法 T5:Text-To-Text Transfer Transformerと転移学習の探索(1/3)
１．T5:Text-To-Text Transfer Transformerと転移学習の探索(1/3)まとめ ・転移学習を用いたNLP関連技術の進歩が速すぎて何が効果的なのか評価することが困難になった ・最も効果的な転移学習手法を調べ、得た...
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学習手法 
入門／解説 Google Faculty Research Awards 2019
１．Google Faculty Research Awards 2019まとめ ・Google Faculty Research2019の助成対象研究が決定 ・50か国以上、330以上の大学から917件の提案があり150が採択 ・今年の受...
公平性 TFCO：制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(3/3)
１．TFCO：制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(3/3)まとめ ・制約が適用されるグループがデータセット内で過小評価されてしまう可能性があることに注意が必要 ・各グループの割合が高い別のリバランスされたデータセットに制約...
公平性 TFCO：制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(2/3)
１．TFCO：制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(2/3)まとめ ・「正しい」制約とは、何を持って公平とするか、または問題とユーザーの要件によって異なる ・矛盾する制約を課す事も可能なので適切な解決策がない制約を指定しない...
公平性 TFCO：制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(1/3)
１．TFCO：制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(1/3)まとめ ・機械学習モデルは競合する考慮事項間でバランスを取るようなケースに対処するのが難しい ・TFCOライブラリを使用すると複数の異なる基準に基づく機械学習の問題...
入門／解説 DermGAN:機械学習トレーニング用に多様な皮膚状態の医療用画像を合成(2/2)
１．DermGAN:機械学習トレーニング用に多様な皮膚状態の医療用画像を合成(2/2)まとめ ・患部を撮影した医療画像のピントがあっているかどうかは、正確な診断のために重要 ・デジタルスライドは数千の小さなパーツを繋ぎ合わせて作成されており...
画像生成 DermGAN:機械学習トレーニング用に多様な皮膚状態の医療用画像を合成(1/2)
１．DermGAN:機械学習トレーニング用に多様な皮膚状態の医療用画像を合成(1/2)まとめ ・機械学習モデルを様々なケースで使用できるようするために肌の違いを含む多様な学習データが必要 ・肌画像の多様性を改善するためDermGANと呼ばれ...
モデル AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(3/3)
１．AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(3/3)まとめ ・なるべく全ての顔を画面に収めるモードと全ての顔を必ず画面に収めるモードの２つのモードを提供 ・今後の研究としてはテキストやロゴを新しいアスペクト比によりよ...
モデル AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(2/3)
１．AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(2/3)まとめ ・AutoFlipはシーン全体を観てどこの部分に焦点を当てるべきかを判断するためシーンをバッファする ・次にディープラーニングベースの物体検出モデルを使用し...
画像生成 AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(1/3)
１．AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(1/3)まとめ ・テレビやデスクトップパソコン用のビデオはアスペクト比が違うのでモバイルデバイスでの再生に不適 ・従来のアスペクト比を修正する手法は固定箇所を切り抜くため重...
モデル ClearGrasp:透明な物体を認識可能な機械学習アルゴリズム(3/3)
１．ClearGrasp:透明な物体を認識可能な機械学習アルゴリズム(3/3)まとめ ・合成データセットには地面に設置された透明な物体のみが含まれるという制限があった ・Matterport3DおよびScanNetデータセットのデータを利用...
モデル ClearGrasp:透明な物体を認識可能な機械学習アルゴリズム(2/3)
１．ClearGrasp:透明な物体を認識可能な機械学習アルゴリズム(2/3)まとめ ・透明な表面は鏡面反射をするため、これを視覚的な手がかりとして深度推定を行っている ・ClearGraspは面法線推定、オクルージョン境界推定、透明な物体...