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Akisato Kimura
@_akisato
私もそんな気がしてました RT @hoahoa: 例として示される画像の例が near duplicates っぽいのが多いのが気になる。パッと見の印象は良く、TRECVID的な精度も高いのだろうけど、実用性という観点ではもう一工夫必要な気がする。 #prmu
2011-02-17 15:14:24
Akisato Kimura
@_akisato
でも、こんなの見つかった、って例を探すのも大変かも RT @hoahoa: 例として示される画像の例が near duplicates っぽいのが多いのが気になる。パッと見の印象は良く、TRECVID的な精度も高いのだろうけど、実用性という観点ではもう一工夫必要な気が #prmu
2011-02-17 15:15:31
Keiichiro Hoashi
@hoahoa
「TRECVIDへの参加に必要なのは勇気とやる気。それでも得られるメリットは大きい。」 私もそう思います。 #prmu
2011-02-17 15:22:14
Akisato Kimura
@_akisato
@hoahoa 今日で言えば朝の最初のご発表でしょうか。PASCALとは外れますが、大量のテキスト情報が使える環境では、LDAなどNLPで発展してきた手法が使われてきていたりします RT: @_akisato 生成的アプローチってたとえばどんなのですか？（不勉強で恐縮です）
2011-02-17 15:46:26
Keiichiro Hoashi
@hoahoa
@_akisato なるほど。PASCALはほぼノーチェックなもので…。アプローチがワークショップ別に分化しているのは興味深いですね。
2011-02-17 15:52:23
Akisato Kimura
@_akisato
@hoahoa たぶんワークショップ別の文化ではなく、ラベル数の多少が影響しているんじゃないかと思っています。なので、TRECVID2011のSINタスクでのラベル数が1000に増えることが、何らかの変化をもたらすきっかけになる可能性はありそうです。
2011-02-17 15:55:36
Akisato Kimura
@_akisato
CCDタスク関連の発表が始まった。最初は@yu4u さんのご発表。大域・局所・音響特徴を用いた高精度CCD手法。 #prmu
2011-02-17 16:02:09
Akisato Kimura
@_akisato
特徴の時間的連続性に応じたスコアリング。Framewise or pointwiseでの照合の場合には、特にこれは大切ですね。 #prmu
2011-02-17 16:05:49
Akisato Kimura
@_akisato
最終的に、*-wise （* = wild card） matching結果のvoting、というところに行っちゃうのかな。SivicのVideo Googleも、この発表も、次の弊社の発表も、その考え方を使っている。 #prmu
2011-02-17 16:11:53
Akisato Kimura
@_akisato
こうやって見て来てみると、弊社で使っている特徴量は、完全に世の流れと全然違う方向に向かっている気がするなぁ。でも、たぶんCCDタスクに適応しすぎている気がする。 #prmu
2011-02-17 16:45:14
Akisato Kimura
@_akisato
ECCV2010での発表のうち、20%が物体/シーン認識！ おおすぎ。原田さん曰く、2年前の常識が通用しない。確かにそうだ。このまま行くと、本当にチキンレースだ… #prmu
2011-02-17 17:17:20