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
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prototechno
@prototechno
#cvsaisentan / “[1805.04687] BDD100K: A Diverse Driving Video Database with Scalable Annotation Tooling” htn.to/9qUknK
2018-07-07 16:20:30
コンピュータビジョン勉強会＠関東
@kantocv
続いて@tackson5 さんで"Alive Caricature from 2D to 3D"です。 #cvsaisentan
2018-07-07 16:23:32
Minagawa Takuya
@takmin
@ChaoticActivity はい、もともとBilateral Filter用に考案した構造を点群のDeep処理に使ったということでした。#cvsaisentan
2018-07-07 16:24:29
prototechno
@prototechno
#cvsaisentan / “[1803.06802] Alive Caricature from 2D to 3D” htn.to/5yncLya1
2018-07-07 16:24:57
岡本大和 / Yamato.OKAMOTO / RoadRoller
@RoadRoller_DESU
#cvsaisentan より少ないパラメータ数でSOTA達成って貢献度大きいと感じたけど、そこまで驚かれてない様子で、もはや簡単な画像認識問題からもっと複雑な問題へと興味がとっくに移っているのかな
2018-07-07 16:27:08
コンピュータビジョン勉強会＠関東
@kantocv
タイトルはNeural Inverce Rendering for General Reflectance Photometric Stereo (ICML2018)に変更になりました。 #cvsaisentan
2018-07-07 16:29:07
岡本大和 / Yamato.OKAMOTO / RoadRoller
@RoadRoller_DESU
#cvsaisentan 無敵のDeepLearningでなんとかしてくださいよぉ！系のアプローチと、長年の研究で培われてきた理論（数式）を組み合わせたGOODな手法だと感じた
2018-07-07 16:38:03
岡本大和 / Yamato.OKAMOTO / RoadRoller
@RoadRoller_DESU
#cvsaisentan 昨年のCVPR2017は『とにかくデータを持ってることがイコール強み！企業が勝つ時代だ！』みたいな風潮を感じたけど、たった1年で『でもだいたいのデータには正解ラベルが無いからちゃんと研究しような』って変わったように思う
2018-07-07 16:42:02
電波猫
@dempacat
Googleほどはデータ持ってなくてもよくなってきたけど、大半の企業が考える「少しのデータでいい」には程遠い状況かな、と思ってる。 #cvsaisentan
2018-07-07 16:52:11
prototechno
@prototechno
#cvsaisentan / “[1612.00593] PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation” htn.to/L6TsiTRS
2018-07-07 16:52:41
ヤツガニ君列伝
@tackson5
@kantocv 補足資料です。Neural Inverse Rendering for General Reflectance Photometric Stereo slideshare.net/TatsunoriTania… proceedings.mlr.press/v80/taniai18a.… #cvsaisentan
2018-07-07 16:52:46
コンピュータビジョン勉強会＠関東
@kantocv
次は@side_yu さんで"Boosting Self-Supervised Learning via Knowledge Transfer"です。 #cvsaisentan
2018-07-07 16:53:17