モデル MediaPipe KNIFT：テンプレートベースの画像検索を改善(1/3)
１．MediaPipe KNIFT：テンプレートベースの画像検索を改善(1/3)まとめ ・KNIFTはSIFTやORBと同様に局所的な画像範囲をコンパクトにベクトル化する特徴表現 ・KNIFTは局所的な範囲から直接学習するembedding...
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モデル MediaPipe Iris：リアルタイムに眼球の虹彩を追跡し距離を推定(2/2)
１．MediaPipe Iris：リアルタイムに眼球の虹彩を追跡し距離を推定(2/2)まとめ ・MediaPipe Irisは特別なハードウェアを必要とせずに被写体までの距離を測定可能 ・MediaPipe上で実装されているのでPC、モバイ...
モデル MediaPipe Iris：リアルタイムに眼球の虹彩を追跡し距離を推定(1/2)
１．MediaPipe Iris：リアルタイムに眼球の虹彩を追跡し距離を推定(1/2)まとめ ・MediaPipe Irisは目の場所をハードウェアの力を使わずに機械学習のみで特定できる ・プライバシーに配慮して個人を識別可能な情報や視線の...
モデル Panoptic-DeepLab:総括的に風景を理解する新手法(2/2)
１．Panoptic-DeepLab:総括的に風景を理解する新手法(2/2)まとめ ・Panoptic-DeepLabはエンコーダ、ASPP、デコーダ、予測ヘッドから構成される ・拡大畳み込みにより通常の畳み込みより物体の境界の詳細を保持す...
モデル Panoptic-DeepLab:総括的に風景を理解する新手法(1/2)
１．Panoptic-DeepLab:総括的に風景を理解する新手法(1/2)まとめ ・自動運転車やロボットはインスタンスとセマンティックの２つのセグメンテーションを実施 ・インスタンスセグメンテーションは、画像内の個々の特定の物体を区別して...
学習手法 Context R-CNN：過去に撮影された写真を参照して仕掛けカメラの物体検出能力を改善(2/2)
１．Context R-CNN：過去に撮影された写真を参照して仕掛けカメラの物体検出能力を改善(2/2)まとめ ・Context R-CNNはFaster R-CNNアーキテクチャの中にコンテキストメモリバンクを汲み込んで実現 ・コンテキス...
モデル Context R-CNN：過去に撮影された写真を参照して仕掛けカメラの物体検出能力を改善(1/2)
１．Context R-CNN：過去に撮影された写真を参照して仕掛けカメラの物体検出能力を改善(1/2)まとめ ・生態学的モニタリングは、地球規模の生態系の変遷や人類の活動の影響を測定するのに役立つ ・データ取得は固定カメラ可能だが固定カメ...
学会 CVPR 2020におけるGoogleの存在感
１．CVPR 2020におけるGoogleの存在感まとめ ・6/14 - 6/19の間インターネット上のヴァーチャルイベントとしてCVPR 2020が開催 ・Google社員も多数参加し70近くの受理された出版物やワークショップを開催 ・本...
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 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...