入門／解説 2020年5月29日時点の日本のCOVID-19 Community Mobility Reports
１．2020年5月29日時点の日本のCOVID-19 Community Mobility Reportsまとめ ・COVID-19 Community Mobility Reportsが5月29日(金)時点版として更新 ・5月21日(木)...
視覚
入門／解説 
基礎理論 Big Transfer(BiT):視覚タスクで大規模な事前トレーニングを活用(3/3)
１．Big Transfer(BiT):視覚タスクで大規模な事前トレーニングを活用(3/3)まとめ ・標準的な視覚タスクベンチマークでBiT-Lを評価し少数セット設定でなくとも効果的である事が判明 ・タスク毎にハイパーパラメータを調整をせず...
学習手法 Big Transfer(BiT):視覚タスクで大規模な事前トレーニングを活用(2/3)
１．Big Transfer(BiT):視覚タスクで大規模な事前トレーニングを活用(2/3)まとめ ・BERTと同様にBiTも事前トレーニング済みのモデルを下流タスク用データで微調整をして転移学習する ・事前トレーニングで使用する画像の量と...
学習手法 Big Transfer(BiT):視覚タスクで大規模な事前トレーニングを活用(1/3)
１．Big Transfer(BiT):視覚タスクで大規模な事前トレーニングを活用(1/3)まとめ ・視覚タスクにおけるラベル付きデータの欠如を軽減する一般的なアプローチは事前学習 ・事前学習は実際にかなりうまく機能するが非常に大規模データ...
入門／解説 2020年5月21日時点の日本のCOVID-19 Community Mobility Reports
１．2020年5月21日時点の日本のCOVID-19 Community Mobility Reportsまとめ ・COVID-19 Community Mobility Reportsが5月21日(木)時点版として更新 ・5月14日(木)...
入門／解説 第7回きめ細かい視覚分類ワークショップの開催(2/2)
１．第7回きめ細かい視覚分類ワークショップの開催(2/2)まとめ ・FGVC7には6つの課題があり、そのうち4つは過去の課題の続き、2つは全く新しい課題 ・iWildCam、Herbarium、iMat Fashion、iMetは去年から続...
入門／解説 第7回きめ細かい視覚分類ワークショップの開催(1/2)
１．第7回きめ細かい視覚分類ワークショップの開催(1/2)まとめ ・きめ細かい視覚分類(FGVC)とは、密接に関連する実体、例えば擬態関係にある蝶同士を区別する問題 ・2011年に17%であった鳥に関するFGVCがディープラーニングにより2...
その他の分野 機械学習を用いて賢い繊維を実現(3/3)
１．機械学習を用いて賢い繊維を実現(3/3)まとめ ・e繊維をスクロールパッドやコントロールボタンと比較した結果、ユーザからは好反応を得た ・表現力の観点からもコード全てが操作対象となるe繊維は操作箇所を間違える事がなく操作速度も速い ・ジ...
AI関連その他 機械学習を用いて賢い繊維を実現(2/3)
１．機械学習を用いて賢い繊維を実現(2/3)まとめ ・e繊維はシンプルなジェスチャーと操作に対して応答を行う事を設計ガイドラインを定めている ・12人の実験参加者から収集したジェスチャーを機械学習させ94%のジェスチャー認識精度を達成 ・一...
その他の分野 機械学習を用いて賢い繊維を実現(1/3)
１．機械学習を用いて賢い繊維を実現(1/3)まとめ ・繊維は、美的感覚、快適性、人間工学の観点からテクノロジーが日常環境に溶け込むのを助ける ・材料と柔軟な電子機器の進歩により、センサーを洋服や毛布などの柔らかい素材に組み込み可能になった ...
ビッグデータ Meta-Dataset：少数ショット学習用のデータセットのためのデータセット(2/3)
１．Meta-Dataset：少数ショット学習用のデータセットのためのデータセット(2/3)まとめ ・Meta-Datasetは少数ショット画像分類用のこれまでで最大規模の複数データセットを交えたベンチマーク ・「事前トレーニング」と「メタ...
入門／解説 2020年5月13日時点の日本のCOVID-19 Community Mobility Reports
１．2020年5月13日時点の日本のCOVID-19 Community Mobility Reportsまとめ ・COVID-19 Community Mobility Reportsが5月13日(水)時点版として更新 ・5月14日(木)...