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

並列計算技法だけで別の方向で論文書けるんじゃね・・・!! #nagoyacv

2012-10-20 15:28:04
yasutomo57jp @yasutomo57jp

アーキテクチャもすごいな… #nagoyacv

2012-10-20 15:38:30
おさかなさん @sakanazensen

他のunsupervisedな手法とくらべるとわりとダントツ? #nagoyacv

2012-10-20 15:45:19
おさかなさん @sakanazensen

霊長類は100ms程度っていうほんとに一瞬見ただけでも認識できる(Rapid Caetgorization).このとき腹側経路のフィードフォワードパスが使われる #nagoyacv

2012-10-20 15:49:17
おさかなさん @sakanazensen

腹側経路の階層構造,網膜に近い側ほど低次特徴に発火し全頭前夜に近づくと高次な特徴に発火.上位の階層は可塑性が高い. #nagoyacv

2012-10-20 15:50:52
おさかなさん @sakanazensen

単純型細胞(特定の形状に対してもっとも強く反応)と複雑型細胞(位置とスケールの影響を除去) #nagoyacv

2012-10-20 15:51:53
おさかなさん @sakanazensen

Deep Learningとの関係は? 腹側経路における画像処理に似ている.階層構造なところとか,階層が上がるごとに高次の特徴に反応するところとか,単純型細胞はDLのサブレイヤ1,複雑型細胞はDLのサブレイヤ2に対応してるところとか. #nagoyacv

2012-10-20 15:53:27
おさかなさん @sakanazensen

僕「どの出力ニューロンが発火したかによってクラス判別が可能になるとしたら判別できるクラス数は出力ニューロン数に依存するのか?」 A「そのままつかうならそういうことになるけど,出力ニューロンの出力を特徴ベクトルとしてSVMにかます,とかいう方法はある」 #nagoyacv

2012-10-20 16:00:56
おさかなさん @sakanazensen

そういう意味で自動で特徴抽出ということになるのか やばいすごいおもしろい #nagoyacv

2012-10-20 16:01:25
yasutomo57jp @yasutomo57jp

Googleさんはいいけど僕らはどうすれば… #nagoyacv

2012-10-20 16:04:15
おさかなさん @sakanazensen

Hand Craftedな特徴量の設計にdeep learningで得られた知見をfeedbackできるではないか. #nagoyacv

2012-10-20 16:04:32
おさかなさん @sakanazensen

学習周りの理解度はぜんぜんだけど全体像がつかめた(と思う) #nagoyacv

2012-10-20 16:05:21
おさかなさん @sakanazensen

つぎは高橋さんによるECCV報告(無理を言ってお願いしました本当にありがとうございます!) #nagoyacv

2012-10-20 16:06:14
おさかなさん @sakanazensen

1437件のsubmission,oralは40件w(採択率2.8%) #nagoyacv

2012-10-20 16:09:24
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