2018/10/20 第４９回CV勉強会「ECCV2018読み会」ツイートまとめ
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Yoshitaka Ushiku
@losnuevetoros
トップバッター @takmin さん「@peisuke さんの代わりに急きょ登場したけど、@peisuke さんのようなクソコラスライドが出来ていなくて申し訳ない。」 #cvsaisentan
2018-10-20 13:21:09
yu4u
@yu4u
DELFはattention入れて距離学習することでattentionでcornernessみたいな特徴点としての有益度みたいなのを学習する感じ #cvsaisentan
2018-10-20 13:24:08
ymats
@ymats_
学習ベースの3D特徴量はあるが、特徴点抽出からセットで、GPS情報などから弱教師付きで学習するところがポイント #cvsaisentan
2018-10-20 13:26:27
Yuji Tokuda
@dakuton
DELF(attention layerによる特徴量抽出の自動化)に影響をうけている、Triplet lossによる学習。別でkeypointみてるとこは欠損とかノイズどう処理してるんだろ？ #cvsaisentan
2018-10-20 13:30:15
yu4u
@yu4u
こんなところにハンドクラフテッドなdetectorやdescriptorのサーベイが！ / "Local Feature Detectors, Descriptors, and Image Representations: A Survey" arxiv.org/abs/1607.08368 #cvsaisentan
2018-10-20 13:31:31
コンピュータビジョン勉強会＠関東
@kantocv
続いて@__t2kasa__さんのご発表で、"DeepJDOT: Deep Joint Distribution Optimal Transport for Unsupervised Domain Adaptation"です。#cvsaisentan
2018-10-20 13:42:05
コンピュータビジョン勉強会＠関東
@kantocv
@__t2kasa__ 発表資料はこちら speakerdeck.com/t2kasa/deepjdo… #cvsaisentan
2018-10-20 13:42:31
nqǝᗡ ʞɔıN
@nick_debu_p
点群マッチングのやつ、自動運転とかの点群マッチング用途だったら点群密度考えなくていいから、考慮しないぽいな #cvsaisentan
2018-10-20 13:45:30
yu4u
@yu4u
最適輸送問題のPythonソルバライブラリ / “POT: Python Optimal Transport — POT Python Optimal Transport 0.5.1 documentation” htn.to/i1aaSgb
2018-10-20 13:55:34
Takayuki Saruta
@srt_taka
DAの問題をバッチ単位で輸送問題として考える。 そのときのコストは学習された特徴空間（DNN）のコストで考えることができる。 #cvsaisentan
2018-10-20 14:01:45
コンピュータビジョン勉強会＠関東
@kantocv
再開します。配信はこちらです。#cvsaisentan youtube.com/watch?v=Vc256a…
2018-10-20 14:31:09
コンピュータビジョン勉強会＠関東
@kantocv
次のご発表はlunar_dogさんで"Towards Realistic Predictors"です。#cvsaisentan
2018-10-20 14:31:31