データセット Crisscrossed Captions：画像とテキストの意味的類似性の探求(3/3)
１．Crisscrossed Captions：画像とテキストの意味的類似性の探求(3/3)まとめ ・文対文タスクと画像対文タスクでトレーニングされたマルチタスクモデルが最も優秀だった ・文対文のトレーニングを追加すると画像対文、文対画像で...
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データセット データセット Crisscrossed Captions：画像とテキストの意味的類似性の探求(2/3)
１．Crisscrossed Captions：画像とテキストの意味的類似性の探求(2/3)まとめ ・類似性が高いと予想される新しいペアを抽出し、そのペアを人が評価する事にした ・キャプションの類似性が高い画像同士は類似性が高い可能性がある...
データセット Crisscrossed Captions：画像とテキストの意味的類似性の探求(1/3)
１．Crisscrossed Captions：画像とテキストの意味的類似性の探求(1/3)まとめ ・自動画像キャプションはアルゴリズムで画像の説明を作成するタスクで目覚ましい進歩を遂げた ・これにより視覚情報と言語情報を紐づける研究に利用...
モデル ViP-DeepLab：深度推定とパノプティックセグメンテーションを動画に対して同時に適用(2/2)
１．ViP-DeepLab：深度推定とパノプティックセグメンテーションを動画に対して同時に適用(2/2) ・Panoptic-DeepLabは複数フレームにおける深度推定やインスタンスID付与ができない ・ViP-DeepLabは2つの連続...
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...
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...
モデル 文字情報と画像情報を同じ概念として認識できる人工知能の出現(1/2)
１．文字情報と画像情報を同じ概念として認識できる人工知能の出現(1/2)まとめ ・特定の女優さんの画像や名前に反応するニューロンが人間の脳内で見つかった事がある ・ネットワークで機能するので特定のニューロンが反応するのはおかしいと反論があっ...
アプリケーション Google Nest Hubで睡眠の質を確認(2/2)
１．Google Nest Hubで睡眠の質を確認(2/2)まとめ ・睡眠を理解して改善するには睡眠が妨げられる理由も理解する必要がある ・そのため動き以外にも温度や光、音など感知するセンサーをNest Hubは搭載している ・これにより咳...
AI関連その他 CATS4ML：機械学習の未知の不明を明らかにするコンペ
１．CATS4ML：機械学習の未知の不明を明らかにするコンペまとめ ・機械学習モデルのパフォーマンスは学習アルゴリズムとデータ品質の両方に依存 ・機械学習の評価に使用されるデータセットの品質はアルゴリズム程探求されていない ・CATS4ML...
データセット ToTTo：表から文を抽出する能力を測るためのデータセット(2/2)
１．ToTTo：表から文を抽出する能力を測るためのデータセット(2/2)まとめ ・最もパフォーマンスの高いモデルであっても約20%の確率で情報を幻覚化するように見える ・最先端のモデルでも幻覚、数値的推論、および稀なトピックに苦労している事...
データセット ToTTo：表から文を抽出する能力を測るためのデータセット(1/2)
１．ToTTo：表から文を抽出する能力を測るためのデータセット(1/2)まとめ ・自然言語生成は元の文章に存在しない幻覚のような文章を生成してしまう事がまだある ・既存のデータセットでは幻覚の原因がデータノイズなのかモデルの欠点なのか特定が...
その他の調査 arXiv.orgの投稿論文数で振り返る2020年のAI関連トレンド
１．arXiv.orgの投稿論文数で振り返る2020年のAI関連トレンドまとめ ・arXiv.orgのAPIは同一パラメーターで取得数がブレる事があるので要注意 ・AL/MLはもうコンピューターサイエンスや統計学の領域には留まっていない ・...