CVPR'18現地の日本語つぶやきレポート (2ページ目)

ヤツガニ君列伝 @tackson5

3D的な位置をもつバウンディングボックスで物体検出。いろいろな情報をいろんなレベルで融合するネットワーク pic.twitter.com/yEGFKWd6Go

2018-06-20 02:00:43

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ヤツガニ君列伝 @tackson5

これって本来直線じゃね？みたいな箇所を見つけて1枚絵でカメラキャリブレーション pic.twitter.com/Wp4nzqISJ1

2018-06-20 02:02:11

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ヤツガニ君列伝 @tackson5

動画シークエンスに対して、フローとか使って自動でセグメンテーションするネットワーク pic.twitter.com/O1ZyugpL8k

2018-06-20 02:04:48

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素な輪郭線のみから画像を復元する pic.twitter.com/N3IAY79m2X

2018-06-20 02:06:26

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ビデオに繰り返し登場する物体（人の顔？）のアピアランスモデルを逐次的に学習する。 pic.twitter.com/F1nEQBHD1z

2018-06-20 02:10:48

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上空からの画像から地上からのストリートビュー画像を生成したり、逆をしたりするGAN pic.twitter.com/t9Gji6qvvW

2018-06-20 02:12:58

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PatchMatchの収束性に対する理論的な解析。 pic.twitter.com/hEL6yCQtYh

2018-06-20 02:15:56

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限られた計算量やメモリバジェット内でディープしたいときに、推論時に動的に計算経路を変更できる感じのネットワーク？ pic.twitter.com/ZH3TvcL8ZL

2018-06-20 02:19:53

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群衆解析のときは、解像度を保つためにpoolingよりもdilated convを使うといい。multi-column cnnよりsingleがいい。ところでmccnnってなに？ pic.twitter.com/Ol64Qbf9Sl

2018-06-20 02:24:50

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super class分類とfine grained class分類をわけたネットワークで3000クラス分類の物体検出 pic.twitter.com/aaacDoRnXX

2018-06-20 02:28:16

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テストと学習データの分布が違うときのドメインアダプテーション。二つの分布をreproducing kernel Hibert spaceでアラインする白色化と最適輸送を導出。 pic.twitter.com/at6OKFi7f6

2018-06-20 02:35:22

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ヤツガニ君列伝 @tackson5

GMMをEMで求めるときに、KL divergenceでなく、sliced wasserstein距離でやるといい。1次元のWDはclosed formな解が求まるので、それを利用する pic.twitter.com/IvfIBfQRaS

2018-06-20 02:39:19

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ヤツガニ君列伝 @tackson5

リグレッション型の顔ランドマーク検出は、Wing Lossというロス関数つかうとよい pic.twitter.com/l5slngj0R6

2018-06-20 02:42:06

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テンソルのfactrizationで、画像から物体同士の関係を学習 pic.twitter.com/wHEY0lTCiS

2018-06-20 02:45:00

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attributeを抽出？二つの画像の特徴量を、ランダムマスクでまぜてたりデコードしたりして、なんやかんやで最終的に入力画像と復元画像が近くなるようなロスを最適化することで、自動的にattributeが学習できて、転送とかできるようになる。もっと図を吟味する必要あり。 pic.twitter.com/eMUdJWJ97N

2018-06-20 02:53:46