第52回コンピュータビジョン勉強会「サーベイ発表会」(2019/04/14)
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Kazuyuki Miyazawa
@kzykmyzw
アノテーション効率化はノウハウ要素強い&開発スピードに直結するので教えたくない人も多そう #cvsaisentan
2019-04-14 15:18:48
Yoshitaka Ushiku
@losnuevetoros
#cvsaisentan @conta_ さん私のつたない資料のご紹介ありがとうございます～ slideshare.net/YoshitakaUshik…
2019-04-14 15:34:39
コンピュータビジョン勉強会＠関東
@kantocv
@johshisha 資料はこちらです。 speakerdeck.com/johshisha/resi… #cvsaisentan
2019-04-14 15:42:52
えふまつ🦉🐸
@Catechine0125
#cvsaisentan Cityscape datasetは，セマセグ(インスタンス含め)のアノテーションをめちゃめちゃ厳しくやってるって聞いてる．(1枚あたり数時間，ラベル付けとチェックを繰り返しやってるって論文に書いてあった気がする)
2019-04-14 15:45:20
しろくま【フリーなロボット・AIエンジニア】
@neka_nat
本日の資料をアップしました。確率的モデルを用いた点群レジストレーションについて発表したいと思います。 docs.google.com/presentation/d… #cvsaisentan
2019-04-14 15:50:17
Keisuke Fujimoto
@peisuke
ディープやらない芸やろうとしたら前の方が点群統合というかなり仲良くなれさうなネタだった、良い #cvsaisentan
2019-04-14 16:09:20
Takayuki Saruta
@srt_taka
実際実用の場面でアノテーション効率化の研究って使われているんだろうか。結局コストをかけている気がする #cvsaisentan
2019-04-14 16:11:23
Kotaro Kikuchi
@ktrk115
関東CV勉強会（@kantocv）で発表した「グラフィックデザインへのCV技術の応用」のスライドを公開しました #cvsaisentan speakerdeck.com/ktrk15/gurahui…
2019-04-14 16:13:04
kuzma
@kuz44ma69
画像検索系はペアでのロスが主流(1枚画像からの手法は見当たらなかった) また、ペアの選び方は色々工夫がある 顔認識だと正直ペア作るの辛すぎるけど、画像検索だとそうでもない?? #cvsaisentan
2019-04-14 16:17:29
kuzma
@kuz44ma69
セグメンテーションとか検出以外で、数値のラベリングの動向が気になった アノテータの感覚依存なタスク(おしゃれ度とか似合い度とか)は違った難しさがありそう #cvsaisentan
2019-04-14 16:23:12
kuzma
@kuz44ma69
RangeLossはインバランス考慮してロスを設計してたけど、ロスだけでなくバッチ作りにルールがあったはず そこが無視できないなら、真面目にペア選択の仕方研究したら面白そう #cvsaisentan
2019-04-14 16:29:24
コンピュータビジョン勉強会＠関東
@kantocv
neka-natさんのご発表でタイトルは「確率モデルを用いた3D点群レジストレーション」です。#cvsaisentan
2019-04-14 16:32:49