タグ

ブックマーク / haselab.info (1)

  • 超高速オンライン転移学習

    東京工業大学 木村大毅, Kankuekul Pichai, Aram Kawewong, 長谷川修 2011年07月05日版 超高速オンライン転移学習 実世界の物体認識は極めて困難 現在、この問題を根的に解決する「現実的な」 手法は存在しない 2011/07/05 2 Introduction 実世界の難しさ ・多種多様の物体 ・高ノイズ ・新しい物が増える ・オクルージョン など・・・ これまでは、Caltech 256 など 対象を個別に学習・認識させる試み 対象毎に、沢山の学習画像を用意 しかし、私たちの身の周りには膨大な数の モノがあり、その数は増え続けている パラダイムシフトが必要! • 「月」に行くには? – 飛行機をどんなに改良しても「絶対」月には行けない ○× 下記を兼ね備えた、現実的な物体認識 手法を構築  転移学習を導入  実世界を少数の基的な属性知識の

  • 1