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AutoFlip:機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(3/3)

AI

1.AutoFlip:機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(3/3)まとめ ・なるべく全ての顔を画面に収めるモードと全ての顔を必ず画面に収めるモードの2つのモードを提供 ・今後の研究としてはテキストやロゴを新しいアスペクト比によりよく適合するように再配置する事 ・及びディープアンクロップテクノロジーにより元々表示されていた画像を超えた部分も表示する事など 2.AutoFlipのアルゴリズム […]

ClearGrasp:透明な物体を認識可能な機械学習アルゴリズム(3/3)

AI

1.ClearGrasp:透明な物体を認識可能な機械学習アルゴリズム(3/3)まとめ ・合成データセットには地面に設置された透明な物体のみが含まれるという制限があった ・Matterport3DおよびScanNetデータセットのデータを利用して表面形状の学習を追加した ・ClearGraspの出力深度情報はRGB-D画像を使用する最先端のロボット操作アルゴリズムで使用可能 2.ClearGrasp […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/8)

AI

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/8)まとめ ・機械学習をロボットの制御に応用するために特に強化学習を使った研究が行われた ・世界モデルの学習やポリシーにランダム性を取り込む事、オープンソースなハードなど ・TensorFlowは2.0がリリースされコンパイラ等の周辺ツールも続々改良されている 2.ロボット制御とコミュニティへの支援 以下、ai. […]

人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測research編(2/3)

AI

1.人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測research編(2/3)まとめ ・高速なトレーニング手法の研究、使い勝手の良いハードウェアを用いた高速トレーニング ・より多くのデータと計算機資源を投入する事でより良い結果が得られる時代の限界 ・マイクロコントローラーユニットと呼ばれるテクノロジーとその上で動く機械学習モデルの発展 2.ゴルディロックス エラ(丁度良い時代) […]

人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測research編(1/3)

AI

1.人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測research編(1/3)まとめ ・AIが現実世界で益々使われるようになり拡張現実を組み合わせることで顧客体験が変わっていく可能性 ・2020年も言語モデルの分野で目覚ましい進歩が見られチューリングテストの合格に近づく可能性 ・ディープラーニングの表面的な活用だけでなく新しいアルゴリズム開発が科学分野で行われる可能性 2.研究 […]

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