第20回 名古屋CV・PRML勉強会

タイムリーな話題をお届けした第20回勉強会のツイートをまとめました.
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おさかなさん @sakanazensen

空間的に連続した変化.時間変化による照明変動とか.従来手法では対処出来なかった #nagoyacv

2012-10-20 14:36:41
おさかなさん @sakanazensen

具体的な変動内容ごとに分けて対処という方法.(という意味では僕の研究とおなじアプローチw) #nagoyacv

2012-10-20 14:38:40
おさかなさん @sakanazensen

変動パターン数が組み合わせで効いてくるのが難しくするんだろうなとおもう #nagoyacv

2012-10-20 14:39:17
おさかなさん @sakanazensen

局所領域で分けてやるというやり方.Segmented EigenBackground #nagoyacv

2012-10-20 14:40:46
おさかなさん @sakanazensen

旗などのような変動に強くなった.しかし前景の影響を強く受けるようになる.あと,継ぎ目もよく見ると現れてる #nagoyacv

2012-10-20 14:41:59
おさかなさん @sakanazensen

時系列の推定.従来手法では画素ごとに日照変化とかに対応してたけど,そのために変動の連続性を仮定すると旗とか気の揺れとかに対処できない #nagoyacv

2012-10-20 14:44:05
おさかなさん @sakanazensen

Segmented Eigenbackgroundの時系列推定.固有空間中での変動パラメータを予測.隣接フレーム間での変動分をつかって学習する #nagoyacv

2012-10-20 14:45:49
おさかなさん @sakanazensen

この基底の変化は照明変化である,という紐付けができるのかな?と思って聞いてみた #nagoyacv

2012-10-20 14:49:15
おさかなさん @sakanazensen

実際に背景差分するとき背景はどれを選ぶ?という話と,ブロックごとの背景画像推定したときの継ぎ目の話 #nagoyacv

2012-10-20 14:53:10
おさかなさん @sakanazensen

本来必要なのは前景であるが,背景が本当に必要になるのはどういう状況か? #nagoyacv

2012-10-20 14:54:40
おさかなさん @sakanazensen

背景が推定できれば前景抽出の精度(recall)は上げやすい,というのはひとつある #nagoyacv

2012-10-20 14:56:23
Minagawa Takuya @takmin

多分、背景差分のための良い背景を作るという目的と、プライバシー保護のための画像合成のための背景を作るという2つの目的を持つ研究ということなのかな。#nagoyacv

2012-10-20 14:57:10
yasutomo57jp @yasutomo57jp

つぎは @takmin さんのDeep Learningに関する発表 #nagoyacv

2012-10-20 15:16:10
おさかなさん @sakanazensen

ILSVRC2012(classificationとlocalizationの大規模物体認識コンテスト)でSuper Visionというひとたちがぶっちぎりの一位に #nagoyacv

2012-10-20 15:19:49
おさかなさん @sakanazensen

ふつうの物体認識の流れ=入力画像→特徴量抽出→機械学習 この特徴量はHand Crafted.つまりヒューリスティックに構築された特徴量 #nagoyacv

2012-10-20 15:22:02
おさかなさん @sakanazensen

deep learningでは,特徴量を画素から統計的に学習. ①Deep Belief Network ②Deep Bolzmann Network ③Deep Neural Network,でSuper Visionは③.ということで③に関する論文を紹介 #nagoyacv

2012-10-20 15:23:42
おさかなさん @sakanazensen

ラベルがついてない画像だけを使って特定の種類の物体に反応する高レベルな特徴検出器を生成できないか! #nagoyacv

2012-10-20 15:24:27
yasutomo57jp @yasutomo57jp

1000万枚を16coreマシン1000台で学習… #nagoyacv

2012-10-20 15:24:47
おさかなさん @sakanazensen

1000万枚の画像を16コアマシン1000台で学習w #nagoyacv

2012-10-20 15:24:53
おさかなさん @sakanazensen

低次の特徴から順に3レイヤ.それぞれが,入力に対して特徴選択層と普遍化層と正規化層と3つ #nagoyacv

2012-10-20 15:27:08
hiro84 @udp_ip

ustが見れなくなってしまったのは僕の環境だけでしょうか? #nagoyacv

2012-10-20 15:27:45
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