アプリケーション 衛星画像と機械学習を用いて山火事の境界をリアルタイムに追跡(2/2)
１．衛星画像と機械学習を用いて山火事の境界をリアルタイムに追跡(2/2)まとめ ・火災と雲の画素を別々に分類するために、CNNの後に1x1の畳み込み層を設けて分類精度を向上させている ・画像内のほとんどの画素に火災が含まれていないため、非燃...
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アプリケーション 
ヘルスケア ProtENN:ディープラーニングでタンパク質に注釈付けをする(2/3)
１．ProtENN:ディープラーニングでタンパク質に注釈付けをする(2/3)まとめ ・既存手法は直線的な並びに着目しているがタンパク質は隣接していないアミノ酸の影響も受ける ・畳み込みニューラルネットワークを使用して非局所的なアミノ酸の相互...
モデル Omnimattes：動画内の影や砂煙も切出す事ができる最先端の人工知能(2/2)
１．Omnimattes：動画内の影や砂埃も切出す事ができる最先端の人工知能(2/2)まとめ ・画像を操作する手法は、偽情報を生成するために悪用される可能性があるので留意が必要 ・オムニマットは現状の制限としてカメラ位置が固定していないと画...
モデル Omnimattes：動画内の影や砂煙も切出す事ができる最先端の人工知能(1/2)
１．Omnimattes：動画内の影や砂埃も切出す事ができる最先端の人工知能(1/2)まとめ ・前景と背景の分離を定義するマット画像があると画像やビデオの編集操作が容易になる ・最近の人工知能は画像やビデオ内に自動でマットを作成できるが影や...
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...
アプリケーション ゲーム開発に機械学習を活用(1/2)
１．ゲーム開発に機械学習を活用(1/2)まとめ ・オンラインーゲームの人気は爆発的に高まっているがバランス調整は手間がかかる ・機械学習を使って何百万回ものシミュレーションを実行してバランスを取る事が可能 ・ゲーム状態を画像をエンコーディン...
ヘルスケア DeepVariant 1.0によるゲノム解析精度の向上(2/4)
１．DeepVariant 1.0によるゲノム解析精度の向上(2/4)まとめ ・従来、ゲノム解析はIllumina社の機器の短いが正確な読み取りデータを利用してきた ・近年、Pacific BiosciencesやOxford Nanopo...
ヘルスケア DeepVariant 1.0によるゲノム解析精度の向上(1/4)
１．DeepVariant 1.0によるゲノム解析精度の向上(1/4)まとめ ・ゲノム解読はハードウェアによる読み取りとソフトウェアによる識別で可能になった ・DeepVariantは様々なハードウェアに対応可能なCNNを使った識別用ソフト...
モデル Axial-DeepLab：パノプティックセグメンテーション用にattentionを改良(1/2)
１．Axial-DeepLab：パノプティックセグメンテーション用にattentionを改良(1/2)まとめ ・CNNは局所的であり大域的な空間関係を把握する必要があるモデリングは困難 ・axial-attentionはattentionを...
モデル Pixel 4のタッチ操作を機械学習で改良(2/2)
１．Pixel 4のタッチ操作を機械学習で改良(2/2)まとめ ・「空間的特徴」に対応するCNNと「時間的進展」に対応するRNNを組み込んだネットワークを設計 ・意図的にシンプルな構成に保ち推論コストを最小限(1 MB未満のメモリ消費量)に...
AI関連その他 Mesh-TensorFlowによる超高解像度画像解析(2/2)
１．Mesh-TensorFlowによる超高解像度画像解析(2/2)まとめ ・畳み込み演算では各フレームの端部分を超えてフィルターが適用されることがよくある ・ヘィロー交換と呼ばれるデータ通信ステップを実装し畳み込みの前に隣接する部分と通信...
モデル Mesh-TensorFlowによる超高解像度画像解析(1/2)
１．Mesh-TensorFlowによる超高解像度画像解析(1/2)まとめ ・学習手法の進歩によりCNNモデルは数分で数百万の画像のデータセットを使って学習可能になった ・しかしCTスキャンなどの三次元画像は二次元画像に比べて画素数が非常に...