ヘルスケア C2D2：機械学習を使用して大腸癌の内視鏡検査の精度を向上(2/2)
１．機械学習を使用して大腸癌の内視鏡検査の精度を向上(2/2)まとめ ・合成したビデオを使った性能検証ではC２D2は医師グループの2.4倍の精度を達成した ・実際のビデオを使った検証ではC2D2の採点を医師グループは93%の割合で正しいと評...
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モデル MediaPipe KNIFT：テンプレートベースの画像検索を改善(2/3)
１．MediaPipe KNIFT：テンプレートベースの画像検索を改善(2/3)まとめ ・ハード ネガティブ トリプレット マイニングにより学習用データの品質を向上している ・KNIFTを数十億規模画像データセットに対して迅速な画像検索を行...
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...
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...
入門／解説 ScaNN:効率的なベクトル類似性検索(2/2)
１．ScaNN:効率的なベクトル類似性検索(2/2)まとめ ・重要なアイデアは距離が長くなるエンコーディングを使うと精度が高くなる可能性がある事 ・最終的に異方性ベクトル量子化で優れた精度を最先端のパフォーマンスを実現 ・ScaNNはオープ...
モデル ScaNN:効率的なベクトル類似性検索(1/2)
１．ScaNN:効率的なベクトル類似性検索(1/2)まとめ ・「南北戦争の詩」などの抽象的な検索を実現したい場合、単語を使った類似性は使えない ・機械学習モデルは入力情報をベクトルに変換するのでベクトル間距離で類似性を測れる ・ただし、ベク...
学会 ICML 2020におけるGoogleの存在感
１．ICML 2020におけるGoogleの存在感まとめ ・7/12から7/18の間インターネット上のヴァーチャルイベントとしてICML 2020が開催 ・Google社員も多数参加し100を超える論文の発表やワークショップを開催 ・本サイ...
入門／解説 Seq2act：機械学習でスマホ操作を人間の代わりに実行する(2/2)
１．Seq2act：機械学習でスマホ操作を人間の代わりに実行する(2/2)まとめ ・モデルをトレーニング、および評価するための3つの新しいデータセットを構築して公開 ・「アクションフレーズの抽出」と「言語の割り当て」に分解してモデルパフォー...
入門／解説 AutoML-Zero：誤差逆伝播法をゼロから再発見した進化的アルゴリズム(2/2)
１．AutoML-Zero：誤差逆伝播法をゼロから再発見した進化的アルゴリズム(2/2)まとめ ・AutoML-Zeroは探索空間が非常にまばらになり正確に動作するアルゴリズムが少なくなるケースがある ・適切な時間内に解が見つからない可能性...
入門／解説 AutoML-Zero：誤差逆伝播法をゼロから再発見した進化的アルゴリズム(1/2)
１．AutoML-Zero：誤差逆伝播法をゼロから再発見した進化的アルゴリズム(1/2)まとめ ・従来のAutoMLは人間が設計した部品を組み合わせて新たな解決策を構築することに焦点を当てた ・部品そのものを探索する事は大きな利点があるが計...
その他の調査 ACL 2020におけるGoogleの存在感
１．ACL 2020におけるGoogleの存在感まとめ ・7/5 - 7/10の間にインターネット上のヴァーチャルイベントとしてACL 2020が開催 ・Google社員も多数参加し30近くの出版物の公開やワークショップを開催 ・本サイトで...
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...