第37回 コンピュータビジョン勉強会＠関東「ECCV2016読み会」ツイートまとめ
2016/12/03に株式会社ドワンゴにて開催された「ECCV2016読み会」ツイートまとめです。
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ymats
@ymats_
Image-Caption Rankingとは、学習データの画像に付与されている説明文を再利用するアプローチ。画像IにキャプションCが再利用される確率を算出し高いものを出力する #cvsaisentan
2016-12-03 13:24:57
おさかなさん
@sakanazensen
Visual Question Answeringは画像特徴と質問文から出した言語特徴をなんやかんやしてがっちゃんこして各答えをクラスとして他クラス識別を解く。意外とシンプルだー #cvsaisentan
2016-12-03 13:27:35
yu4u
@yu4u
中間表現を利用する。中間表現を利用するっていうとDCNNの中間層を利用するとしか思えないくらいには毒されてる #cvsaisentan twitter.com/takmin/status/…
2016-12-03 13:36:54
コンピュータビジョン勉強会＠関東
@kantocv
続いてのご発表は@tereka114 さんで、「Colorful Image Colorization」です。arxiv.org/abs/1603.08511 #cvsaisentan
2016-12-03 14:03:27
yu4u
@yu4u
Googleのニューラル翻訳もzero-shot learningになってたという話もあるし、zero-shot learningは実問題的には凄く重要だよなぁ #cvsaisentan
2016-12-03 14:10:15
K.Ogaki
@Hi_king
画像生成の出力を分類問題にするのってDeepMindのPixelRecurrentが初出でいいのかしら。これはそれをクラス確率でリバランスする拡張ってことになるのかな #cvsaisentan
2016-12-03 14:11:18
ymats
@ymats_
ab channelの推定は連続値ではなく多クラス分類として扱う。色の出現頻度には偏りがあるのでよくある色に重み付け。 #cvsaisentan
2016-12-03 14:13:27
Yoshitaka Ushiku
@losnuevetoros
#cvsaisentan 先ほどご案内したの、去年のICCV読み会のスライドでした…こちらが正しいです。 slideshare.net/YoshitakaUshik…
2016-12-03 14:14:16