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予測...
モデル 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求め...
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のコンテス...
ロボット MT-OptとActionable Models：複数ロボットで自動データ収集を行って初見タスクを実行可能にする(3/3)
１．MT-OptとActionable Models：複数ロボットで自動データ収集を行って初見タスクを実行可能にする(3/3)まとめ・MT-Optでデータ収集が容易になったがより広いタスクを学習させる事を検討した・目標条件付き学習は「目の前...
ロボット MT-OptとActionable Models：複数ロボットで自動データ収集を行って初見タスクを実行可能にする(2/3)
１．MT-OptとActionable Models：複数ロボットで自動データ収集を行って初見タスクを実行可能にする(2/3)まとめ・大規模マルチタスクデータ収集システムのタスク間バランスを取りMT-Optを構成・MT-Optを使用すると類...
ロボット MT-OptとActionable Models：複数ロボットで自動データ収集を行って初見タスクを実行可能にする(1/3)
１．MT-OptとActionable Models：複数ロボットで自動データ収集を行って初見タスクを実行可能にする(1/3)まとめ・ロボットの自律運用を可能にするためには数千時間単位でロボットを動かす必要がある・NLPにおける事前トレーニ...
ロボット iGibson Challenge：ロボットは人の邪魔にならないように建物内を移動出来るのか？(2/2)
１．iGibson Challenge：ロボットは人の邪魔にならないように建物内を移動出来るのか？(2/2)まとめ・iGibson Challenge 2021には実際のアパートから派生させた8つの風景が含まれる・各環境内には人間の挙動を模...
アプリケーション iGibson Challenge：ロボットは人の邪魔にならないように建物内を移動出来るのか？(1/2)
１．iGibson Challenge：ロボットは人の邪魔にならないように建物内を移動出来るのか？(1/2)まとめ・最近のコンピュータービジョン研究は動きのあるアクティブタスクの解決に取り組んでいる・これらは知覚とアクションの両方を必要とす...
アプリケーション Monster Mash：3Dモデリングとアニメーションを気軽に試作可能な無料ツール(2/2)
１．Monster Mash：3Dモデリングとアニメーションを気軽に試作可能な無料ツール(2/2)まとめ・変形システムは滑らかな変形手法であるas-rigid-as-possibleに基づいている・モンスターマッシュは直感的でありコンピュー...
アプリケーション Monster Mash：3Dモデリングとアニメーションを気軽に試作可能な無料ツール(1/2)
１．Monster Mash：3Dモデリングとアニメーションを気軽に試作可能な無料ツール(1/2)まとめ・3Dコンピュータアニメーションは時間のかかる高度に技術的な表現手段で専門技術が必要・3Dアニメを気軽に試す「カジュアルモード」を機械学...
AI関連その他 2021年のGoogle Research Scholar Programの受賞者の発表
１．2021年のGoogle Research Scholar Programの受賞者の発表まとめ・Faculty Research Awardの後継であるResearch Scholar Programの採択結果が発表・2021年のRes...
モデル BigBird：疎なAttentionでより長い連続データに対応可能なTransformer(2/2)
１．BigBird：疎なAttentionでより長い連続データに対応可能なTransformer(2/2)まとめ・ETCを更に拡張し元データに存在する構造に関する前提知識を不要とするBigBirdを開発・GPUやTPUを活用するためにスパー...