2018/10/20 第４９回CV勉強会「ECCV2018読み会」ツイートまとめ

Minagawa Takuya @takmin

cookpadのECCVスポンサーになったのはレシェックさん発案 #cvsaisentan

Keisuke Fujimoto @peisuke

cv勉強会に行きたいマン

Yuji Tokuda @dakuton

プードルからあげ問題だ #cvsaisentan

ぱんだ＠退職D進人工知能芸人 @ssky_ryo

セマンティックギャップ中々無くならない問題 #cvsaisentan

無駄にツイッターIDが長い人 @ChaoticActivity

@peisuke 懇親会、まだ空きがあるようですよ

Minagawa Takuya @takmin

@kantocv 「難しさ」を予測するHP-Net #cvsaisentan

yu4u @yu4u

現実問題だと、難しさ/信頼度の推定ってめちゃくちゃ重要なはずなんだけど、既存研究ってないのかしら #cvsaisentan

Keisuke Fujimoto @peisuke

@ChaoticActivity 夜まで空いてないんですよ(　；∀；)

Minagawa Takuya @takmin

@kantocv 分類器のスコアとHP-Netの判定は必ずしも一致しない。HP-Netの判定する難しさは人間の主観と近い #cvsaisentan

無駄にツイッターIDが長い人 @ChaoticActivity

@peisuke それは残念…

Takayuki Saruta @srt_taka

やっぱりうちのチャイム変だな。 #cvsaisentan

Yuji Tokuda @dakuton

Classifierにおける難しさの推定(HP-Net利用)を行う場合、モデルのweightは共有しないほうがaccuracyはよかった #cvsaisentan

Yuji Tokuda @dakuton

今年開催予定のNIPSでもannotationの難しさを推定する論文が提出されてたし、こういう問題って現実的に需要あるよね #cvsaisentan

Minagawa Takuya @takmin

次はnagano_pigeonさんで"ECCVにおける超解像論文"についてのご発表です。#cvsaisentan

yu4u @yu4u

漫画じゃねーぞ！ #cvsaisentan

lento @NieA7_3170

漫画.... #cvsaisentan

Minagawa Takuya @takmin

今、この勉強会には超解像のスペシャリストの田中先生が参加されてます #cvsaisentan

m @crcrpar

MAEでもぼやけるのん？ #cvsaisentan

yu4u @yu4u

超解像のおすすめ資料たち "Deep Learningによる超解像の進歩" slideshare.net/HHiroto/deep-l… "GANによる超解像がもたらす新しい方向性と「The Perception-Distortion Tradeoff」の話" keiku.hatenablog.jp/entry/2018/07/… #cvsaisentan

m @crcrpar

2つ目のDiscriminator何するのん #cvsaisentan

m @crcrpar

perceptural lossの計算にはactivationに入れる前を使うんじゃ #cvsaisentan

m @crcrpar

最高のざっくり #cvsaisentan

t2kasa @__t2kasa__

私の発表で一つ言い忘れた点がありました。DA関連で共変量シフトの仮定がよく用いられるという話をしましたが、JDOT/DeepJDOTはこの仮定をしていません。classifierは結合分布の最適輸送を最小化するように学習されます。 #cvsaisentan

m @crcrpar

そういえばアップサンプルとPixelShuffle (Depth2Space)なのか #cvsaisentan

m @crcrpar

1/16はSEのデフォでは #cvsaisentan