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
モデル 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...
モデル 肺癌を予測するための有望な一歩
１．肺癌を予測するための有望な一歩まとめ ・肺がんでは年間170万人以上が死亡しており、世界中で最も死亡人数が多い致命的ながんの一つ ・CTスクリーニングは死亡率を低下させるが診断が難しく経済的コストにつながる等の課題がある ・この現状を改...
モデル 胸部X線画像を用いた深層学習モデルの開発(1/2)
１．胸部X線画像を用いた深層学習モデルの開発(1/2)まとめ ・胸部X線は多くの疾患の検出のための重要で利用しやすい臨床画像ツールだが解釈が難しい場合がある ・ディープラーニングを画像診断に適用したくとも正確な臨床ラベルがないとモデルの評価...
モデル ロボット学習のためにシミュレーションと現実のギャップを埋める(1/4)
１．ロボット学習のためにシミュレーションと現実のギャップを埋める(1/4)まとめ ・ロボットを自律的に学習させるためにはシミュレーションが有用であるが現実世界との間にギャップがある ・現実世界とのギャップは、現実とシミュレーションの間の微妙...
モデル SPICE：自己教師学習で音の高さを推定
１．SPICE：自己教師学習で音の高さを推定まとめ ・メロディーを認識するためには音の高さの変化、つまりピッチの変化を追跡する能力が必要 ・しかし音の高さをそのまま認識する絶対音感より相対的に認識する相対音感の方が人間の脳でも一般的 ・SP...
モデル MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(1/3)
１．MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(1/3)まとめ ・スマートフォンなどのデバイス上で実行される事が前提のニューラルネットワークMobileNetV3の発表 ・オンデバイスでの実行に最適化されているがMobileNe...
モデル Cloud TPU v3 PodsがAI学習にかかる時間を競うコンペで最速記録を達成
１．Cloud TPU v3 PodsがAI学習にかかる時間を競うコンペで最速記録を達成まとめ ・Cloud TPU v3 Podsが機械学習モデルの学習時間を測るベンチマークであるMLPerfで最速記録を達成 ・オンプレミスが主体のNVI...
モデル BERTのGoogle検索エンジンへの実践投入
１．BERTのGoogle検索エンジンへの実践投入まとめ ・文脈を理解するAIとして昨年秋に話題になったBERTがGoogle検索に実践投入 ・従来より検索語の意図を理解する能力が高まり英語検索の10%程度が改善された ・改良された学習結果...
モデル 動画用ニューラルネットワークを自動で探索する試み(3/3)
１．動画用ニューラルネットワークを自動で探索する試み(3/3)まとめ ・従来モデルより大幅に早くビデオ認識が可能なTiny Video Networksも自動探索する事ができた ・アーキテクチャの自動進化中に実行時間を考慮し計算量を削減する...
モデル 動画用ニューラルネットワークを自動で探索する試み(2/3)
１．動画用ニューラルネットワークを自動で探索する試み(2/3)まとめ ・AssembleNetでは、様々なサブネットワークを融合する新しい方法を検討した ・目的は、ビデオの外観と動きの視覚的な手がかりをまとめて、より優れた特徴表現を学習する...
モデル 動画用ニューラルネットワークを自動で探索する試み(1/3)
１．動画用ニューラルネットワークを自動で探索する試み(1/3)まとめ ・現在動画用のモデルは通常既存の画像用モデルなどを元に手動で拡張設計されている ・動画用モデルは時空間情報を扱うためAutoMLのような自動化アプローチが困難 ・この課題...