2023/11/05第60回コンピュータビジョン勉強会@関東「ICCV2023論文読み会」ポストまとめ

Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

ラスターとベクターきたー！！ #cvsaisentan

ころんびあ @colum2131

言語モデルを使うというより自己回帰的なTransformerみたいな感じぽい、Teslaのレーン検出っぽいやつのtrajectory版みたい？ #cvsaisentan

Minagawa Takuya @takmin

そうか、ベクター表現はやってるのか。 #cvsaisentan

ころんびあ @colum2131

e2eの経路生成、分類問題か回帰で解くかはどっちがいいんだろうか(そこまで議論されていない？) #cvsaisentan

望月紅葉さんと幸せな家庭を築きたい @momiji_fullmoon

もしかして言語モデルってなんでもエンコーダーなんですか？ #cvsaisentan

ころんびあ @colum2131

いろんなベクタをTransformer Encoderに突っ込む時にPositional Embeddingをどうするんだろう #cvsaisentan

ころんびあ @colum2131

カオスになってシンプルにする、の繰り返しな世界だ😂 #cvsaisentan

ころんびあ @colum2131

帰納バイアスの弱さ的にパラメータ数増やしてもダメなんかな #cvsaisentan

Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

Latencyの横の（）つき数字は何だったんだ？ #cvsaisentan

Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

質問：既存の手法でDecoder側が一発でやるやつに比べると遅いのか？そのあたりどうか？ #cvsaisentan

ころんびあ @colum2131

agentをbatchに落とし込むの賢いな #cvsaisentan

Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

質問：どこらへんがLanguageModelなの？ただTransformer使ってるからだけ？ #cvsaisentan

imgh @abemii_

言語（一般化） #cvsaisentan

ころんびあ @colum2131

言語モデルみたいなのはTeslaのこれに倣っているのかも？ #cvsaisentan blog.evsmart.net/tesla/tesla-ai… pic.twitter.com/1cSlVf4jtA

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望月紅葉さんと幸せな家庭を築きたい @momiji_fullmoon

やはりダイナミックマップ使うべきな気がする #cvsaisentan

Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

どれぐらいのVocabulary サイズ？ １２８です。 #cvsaisentan

コンピュータビジョン勉強会＠関東 @kantocv

本日の勉強会は以上となります。発表者の皆様、聴講者の皆様、場所提供のSansan株式会社様ありがとうございました。 #cvsaisentan

i @a5234238910187

本当に勉強になりました。楽しかったです。ありがとうございました！ #cvsaisentan

Minagawa Takuya @takmin

第60回コンピュータビジョン勉強会＠関東「ICCV2023読み会」 - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ takmin.hatenablog.com/entry/2023/11/… #cvsaisentan

Minagawa Takuya @takmin

2023/11/05第60回コンピュータビジョン勉強会@関東「ICCV2023論文読み会」ポストまとめ togetter.com/li/2253748 #Togetter @togetter_jpから #cvsaisentan