2018/07/07コンピュータビジョン勉強会@関東「CVPR2018読み会(後編)」ツイートまとめ

prototechno @prototechno

#cvsaisentan / “[1802.04402] Recurrent Slice Networks for 3D Segmentation of Point Clouds” htn.to/t9YSQc

prototechno @prototechno

#cvsaisentan / “[1803.04249] SO-Net: Self-Organizing Network for Point Cloud Analysis” htn.to/fe8eeN

ymats @ymats_

PointNetは局所情報を捨ててるので、点群をクラスタリングしていかに局所情報を抽出するかがポイント #cvsaisentan

nqǝᗡ ʞɔıN @nick_debu_p

点群、空間探索の高速化と一緒に学習させてみたいと思い続けて幾星霜 #cvsaisentan

いしたー @sonicair

KCNetこれか openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2… #cvsaisentan

prototechno @prototechno

#cvsaisentan / “[1802.08275] SPLATNet: Sparse Lattice Networks for Point Cloud Processing” htn.to/hpXJoJ

prototechno @prototechno

#cvsaisentan / “GitHub - NVlabs/splatnet: SPLATNet: Sparse Lattice Networks for Point Cloud Processing (CVPR2018)” htn.to/PdRzsi

Yuji Tokuda @dakuton

3D点群向けのPointNetで失われてしまう位相情報を補う手法(SPLATNet以外)としては、グリッドの採択数を均一にする、1d座標あたりで特徴化、球面畳み込み、ガウスカーネル利用など。 #cvsaisentan

upmeetup.info bot @upmeetup

07/07(土) [参加26人/定員28人]bit.ly/2sK1HpL【第46回　CV勉強会＠関東（後編）　懇親会】 #cvsaisentan

prototechno @prototechno

#cvsaisentan / “SPLATNet: Sparse Lattice Networks for Point Cloud Processing” htn.to/A3kmp2

コンピュータビジョン勉強会＠関東 @kantocv

続いては@sakuDken さんで"Single View Stereo Matching"です。 #cvsaisentan

sumisumith @sumisumith

面白かった。全体的に、3dキーポイントを取得するときの特徴量設計の話に似てるものが多かったイメージ #cvsaisentan

コンピュータビジョン勉強会＠関東 @kantocv

資料はこちら drive.google.com/file/d/1CAJb-u… #cvsaisentan

岡本大和 / Yamato.OKAMOTO / RoadRoller @RoadRoller_DESU

#cvsaisentan　質問しそびれたのでメモ。 3Dのみ、2Dのみ、3Dと2Dの同時、の3パターンのタスクでネットワークを共有したように見えましたが、学習はどのように進めるのかが知りたいです。

prototechno @prototechno

#cvsaisentan / “[1803.02612] Single View Stereo Matching” htn.to/nztfdywojn

prototechno @prototechno

#cvsaisentan / “GitHub - lawy623/SVS: Code Repo for "Single View Stereo Matching" (CVPR'18 Spotlight)” htn.to/JwC8zb

Minagawa Takuya @takmin

誰かPermutohedral Latticeについて教えてくれー #cvsaisentan

ymats @ymats_

単眼画像から相方のペア画像を合成して、ステレオマッチングネットで視差画像を出力 #cvsaisentan

prototechno @prototechno

#cvsaisentan / “[1506.06825] DeepStereo: Learning to Predict New Views from the World's Imagery” htn.to/oTWyK5

prototechno @prototechno

#cvsaisentan / “[1604.03650] Deep3D: Fully Automatic 2D-to-3D Video Conversion with Deep Convolutional Neural Netw…” htn.to/yS5Kskpe

nqǝᗡ ʞɔıN @nick_debu_p

この論文、素直な拡張で理解しやすいし読みやすかった #cvsaisentan

nqǝᗡ ʞɔıN @nick_debu_p

なぜカメラ幾何手法に勝てたのか考察欲しいところ #cvsaisentan

Minagawa Takuya @takmin

哲学的に議論を呼ぶ論文ｗ #cvsaisentan

コンピュータビジョン勉強会＠関東 @kantocv

休憩します #cvsaisentan

コンピュータビジョン勉強会＠関東 @kantocv

14:25に再開します。 #cvsaisentan