第27回CV勉強会@関東

「コンピュータビジョンでこんなもの作ってみた/使ってみた大LT大会」
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ketsumedo_yarou @ketsumedo_yarou

本日の打ち上げ情報です。飛び入りの方は僕に直接言うかメンション下さい〜 connpass.com/event/10848/ #cvsaisentan

2015-01-31 13:12:35
Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

@kantocv 質問:「これは車をPascalVOC で検出できなければ全然ダメということになりますよね?」 #cvsaisentan

2015-01-31 13:22:29
コンピュータビジョン勉強会@関東 @kantocv

つづいて @jellied_unagi さんによる 「PyCPXによる峯岸みなみの認識」 という発表です。 #cvsaisentan

2015-01-31 13:25:16
Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

@kantocv IB CPlex のpython wrapper がPyCPX 。 IBM の提供する数理計画法エンジンはacademic だと無償 #cvsaisentan

2015-01-31 13:26:37
Minagawa Takuya @takmin

Co-localization 物体検出を教師なしで行う。#cvsaisentan

2015-01-31 13:29:31
Minagawa Takuya @takmin

@kantocv Co-localizationの枠組みで複数の画像で共通して現れる人物を検出する。#cvsaisentan

2015-01-31 13:33:14
Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

@kantocv 「これが良くて、毎日彼女の写真がアップロードされる」 名言だ。 #cvsaisentan

2015-01-31 13:34:12
Minagawa Takuya @takmin

@kantocv 顔モデルを一生懸命学習させるほど熱心なファンじゃないwww #cvsaisentan

2015-01-31 13:34:51
Minagawa Takuya @takmin

@kantocv 他のメンバーが似てるから。。。。#cvsaisentan

2015-01-31 13:36:11
Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

@kantocv Q今回の問題のマトリクスの大きさはどれぐらいでしょうか?A画像が30枚で、1枚につき少ない時は3個、多い時は10個、出てくる次元は数百次元ぐらい。 #cvsaisentan

2015-01-31 13:38:08
Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

@kantocv 本当は proposal を増やして、画像数も増やしたい。基本的に画像の枚数x proposal の数になる。 #cvsaisentan

2015-01-31 13:38:34
Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

@kantocv Q オンラインではできないですか? Aオンラインで、多分できるはず。 Co-localization をオンラインでやるのは面白そう。 #cvsaisentan

2015-01-31 13:39:38
Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

@kantocv 最後解くときに、前の検出結果が変わらないという制約を入れるのであれば、オンライン化は簡単なはず。 #cvsaisentan

2015-01-31 13:40:15
コンピュータビジョン勉強会@関東 @kantocv

続いて3人目は @ketsumedo_yarou さんからの発表です。タイトルは「最近の最近傍探索 PQと仲間達」で、→ slideshare.net/ketsumedo_yaro… よりご覧いただけます。 #cvsaisentan

2015-01-31 13:43:12
Minagawa Takuya @takmin

@kantocv せめてtwitterではインパクトファクターをのこしたいww #cvsaisentan

2015-01-31 13:44:34
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