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 10:45:11Q. 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 10:57:20Q. 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 11:03:27Online 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 11:12:18batting 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 11:21:37Keyframe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