PRMU研究会(テーマ:映像処理とTRECVID) 2日目 2011.2.18

まとめました。
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yasunori1978 @fanks_vision

今日は一般セッションのところきてます

2011-02-18 09:42:24
Hironobu Fujiyoshi @hf149

PRMU研究会の二日目です。

2011-02-18 09:48:15
Keiichiro Hoashi @hoahoa

#prmu 2日目。私はテーマセッションに出ています。

2011-02-18 10:05:48
Akisato Kimura @_akisato

開始です。最初はDuyさんのご発表。Baseline approach for Instance Search Task。基本はface matchingかな。 #prmu

2011-02-18 10:06:05
Akisato Kimura @_akisato

画像ベースでInstance Searchをやるのは実は超絶難解問題? Bush大統領父とBush大統領息子を区別しろ、とか、大統領時のBush大統領と学生時代のBush大統領を同一視せよ、とか、かなり無茶振り。 #prmu

2011-02-18 10:12:39
Keiichiro Hoashi @hoahoa

国内研究会にて英語で発表している人にはなんとなく質問しなきゃ…という義務感にかられてしまう帰国子女研究者な私。 #prmu

2011-02-18 10:32:43
Akisato Kimura @_akisato

次、再びへいしゃの発表です <(_ _)> 私も共著で入っています #prmu

2011-02-18 10:35:27
Akisato Kimura @_akisato

これまで参加の経験がないので、今度の参加のために、実績があって実装の容易な手法を優先して、ベースラインを構築しました。 #prmu

2011-02-18 10:38:11
Akisato Kimura @_akisato

もっといろんなことができると良かったなぁ、と今となっては思いますが、やはりTRECVIDは体力・人力勝負の部分もあり、相当数の研究員がPI化している弊研究所では、運用に工夫が必要なのかもしれません。 #prmu

2011-02-18 10:45:11
Akisato Kimura @_akisato

ランキングの決め方は、competitionでは非常に重要です。 #prmu

2011-02-18 10:47:18
Akisato Kimura @_akisato

システムの完成度(バグがどの程度減っているか)が順位に影響しているかも?という仮説 (^_^;) #prmu

2011-02-18 10:50:27
Keiichiro Hoashi @hoahoa

Q. 検索対象事物に特化したアプローチがINSタスクに有効なのはわかるが、将来的にはどうする? A. 現状の技術を考えると特化アプローチはやむを得ない。実用性を考えるとsemantic gapをどう埋めるかが課題(まだ誰も解決できていない)

2011-02-18 10:55:20
Takayoshi Yamashita @takayosiy

特定の物体ごとにオフラインで検出器を作るのは現実的に無理だろう。クエリが与えられるなら、そこからオンライン学習で検出器を作ることは出来ないのかな。#prmu

2011-02-18 10:57:20
Keiichiro Hoashi @hoahoa

Q. 他チームではsemantic gapが埋められる期待が持てるアプローチはあったか? A. 現状では特化アプローチが多く、まだまだ難しい。来年はBBC Rushなので、アプローチが変わる可能性がある。CCD的な手法の適用とか。 #prmu

2011-02-18 10:57:47
Akisato Kimura @_akisato

私自身の感想としては、Instance Search Taskは、Semantic Indexing / Copy Detection / Segmentation / Face Recognition など、必要な技術が多岐に渡るため、総合力が問われると思っています #prmu

2011-02-18 11:00:39
Akisato Kimura @_akisato

クエリの属性が与えられるので、属性ごとに手法を変えることはできると思います RT @takayosiy: 特定の物体ごとにオフラインで検出器を作るのは現実的に無理だろう。クエリが与えられるなら、そこからオンライン学習で検出器を作ることは出来ないのかな。#prmu

2011-02-18 11:02:20
Akisato Kimura @_akisato

とは言え、random forest的なオンライン特徴選択ができると良いかもしれませんね RT @takayosiy: 特定の物体ごとにオフラインで検出器を作るのは現実的に無理だろう。クエリが与えられるなら、そこからオンライン学習で検出器を作ることは出来ないのかな。#prmu

2011-02-18 11:03:27
Keiichiro Hoashi @hoahoa

「ケーキ」の定義が多様すぎて困ったらしい。文化の差を考慮した検索も必要?w #prmu

2011-02-18 11:09:09
Takayoshi Yamashita @takayosiy

Online BoostingやOnline Randomised Treesを使って出来そうな気がします。@_akisato: とは言え、random forest的なオンライン特徴選択ができると良いかもしれませんね RT @takayosiy: 特定の物#prmu

2011-02-18 11:09:18
Akisato Kimura @_akisato

今度は multimedia event detection の発表 from ニコン。無茶振りの程度はINSタスクを超える。Batting in run→打って塁に出ないといけない、Making a cake→ケーキは一瞬しか映っていない etc. #prmu

2011-02-18 11:12:18
Keiichiro Hoashi @hoahoa

batting in run は文字通り読むと、打点が発生したシーンに思える。出塁しても、得点が発生しないと不正解だったり、内野ゴロの間に1点は正解だったりするのかな。 #prmu

2011-02-18 11:21:37
Akisato Kimura @_akisato

@hoahoa よく考えればそうですね。。。そうなるとますます無茶振り感が増強されますね。。。

2011-02-18 11:26:56
Akisato Kimura @_akisato

Keyframeをどこからどの程度取り出すか、を工夫してあげると、現状のcompetitionではそこそこ上位に来れる。ニコンチームは3位だった。  しかし、行動に伴うイベントのときにはどうするのかなぁ #prmu

2011-02-18 11:31:58
kazuma @ki1la

PRMU午前の部、終了。

2011-02-18 11:34:05
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