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2016/02/06 コンピュータビジョン勉強会@関東「ICCV2015読み会」ツイートまとめ

2016/02/06に(株)ドワンゴにて開催されたCV勉強会のツイートまとめ
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コンピュータビジョン勉強会@関東 @kantocv

一人称視点映像から動作系列を認識しつつ,行われなかった動作(missing actions)のうち重要そうなものを見つけて,(適切なタイミングで?)お知らせする #cvsaisentan

2016-02-06 13:16:47
あるふ @alfredplpl

数式を全部紹介するぜ!(ただし、数式は一つだけ #cvsaisentan

2016-02-06 13:17:46
コンピュータビジョン勉強会@関東 @kantocv

1) ある時刻に認識された動作Ftと,次の時刻に認識された動作Ft+から,その間に出てくるはずだったmissing actionを推定(=N) 2) Ft+ とNに基づいてどれだけアラートすべきかのcostが決まる #cvsaisentan

2016-02-06 13:21:38
Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

実際に、コストと動作をどう定義するのか、と思ったけれど、帽子にカメラを付けるのか。 #cvsaisentan

2016-02-06 13:22:03
Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

動作の順序関係を記述するのは順序グラフ。なるほど。 #cvsaisentan

2016-02-06 13:22:21
コンピュータビジョン勉強会@関東 @kantocv

3) かつ,Δ(t)は動作の切れ目でのみ1が立ち,その際にコストが一番大きくなる #cvsaisentan

2016-02-06 13:22:43
Hirokatsu Kataoka | 片岡裕雄 @HirokatuKataoka

「第32回コンピュータビジョン勉強会@関東 ICCV読み会」にセキココしました! sekico.co/zaseki/647 #sekicoco

2016-02-06 13:22:49
コンピュータビジョン勉強会@関東 @kantocv

起こりうる動作セットの相互依存関係(遷移確率)を flexible ordered graphで定義.例ではラテを作っている際に起こりうる動作29種類を手動で?定義 #cvsaisentan

2016-02-06 13:24:02
Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

@kantocv 例示されたグラフだと、そもそも忘れた際にノードに戻れないのだが、実際のグラフはもう少し密のグラフのはず。 #cvsaisentan

2016-02-06 13:25:39
コンピュータビジョン勉強会@関東 @kantocv

それぞれの動作がグラフのノードになっている.ある動作と別の動作の間のコスト最小パスが計算できる.そのパスの中にある動作が,忘れられた動作 #cvsaisentan

2016-02-06 13:26:18
Koichi Takahashi @51Takahashi

「第32回コンピュータビジョン勉強会@関東 ICCV読み会」にセキココしました! sekico.co/zaseki/647 #sekicoco

2016-02-06 13:27:40
Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

@kantocv 動作の認識は、まずビデオを適当なLフレームずつにぶった切る。各識別は単純な線型SVMを使用。 #cvsaisentan

2016-02-06 13:27:48
コンピュータビジョン勉強会@関東 @kantocv

動作認識は sliding window + 線形識別.動作の開始,途中,終了はそれぞれ別クラスとして扱う #cvsaisentan

2016-02-06 13:27:51
Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

@kantocv きれいに始まり、終わり、が認識できるとは限らないので、HMMを使う。これで動作の始まり、終わりが識別できる。 #cvsaisentan

2016-02-06 13:28:58
コンピュータビジョン勉強会@関東 @kantocv

動作の開始→途中→終了という時系列的な関係はHMMでモデル化する. #cvsaisentan

2016-02-06 13:28:58
Amboinensis @Amboinensis

Lフレーム区切りってサンプリングだから行動によって当然変わるよな。 #cvsaisentan

2016-02-06 13:29:07
コンピュータビジョン勉強会@関東 @kantocv

sliding windowではなくて,時系列長Lのセグメントの(重複なしの)系列に分割しているのか… #cvsaisentan

2016-02-06 13:31:39
コンピュータビジョン勉強会@関東 @kantocv

20名のラテ作り一人称視点映像.23本はmissing actionなし,18本はmissing actionあり #cvsaisentan

2016-02-06 13:32:35
dandelion @dandelion1124

問題なく作成(美味しいとは言っていない) #cvsaisentan

2016-02-06 13:33:23
おさかなさん @sakanazensen

終りと始まりと途中3クラスってわけるのは、特定の動作であるかないか(それがシーケンス中に連続して現れた初回が始まりで終端が終わり)ってするよりやっぱり良いのかな?(安定はしそう?) #cvsaisentan

2016-02-06 13:33:29
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