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物体検出のエラー分析ツールTIDE | MoT Lab (GO Inc. Engineering Blog)
この記事はMobility Technologies Advent Calendar 2021の18日目です。 こんにちは、AI技術開発AI研究開発第二グループの劉です。私はドラレコ映像から標識などの物体を見つける物体検出技術を開発しているのですが、その精度を改善していくためにはまず検出エラーを細かく分析することが重要です。本記事では、物体検出のエラー分析に関する論文である”TIDE: A General Toolbox for Identifying Object Detection Errors”を解説すると共に、その著者らが公開しているツールを実際に使ってみた結果をご紹介をしたいと思います。 はじめに本記事では、以下の論文を取り上げます。コンピュータビジョンで最も有名な国際学会の一つであるECCV（European Conference on Computer Vision）で202
コンピュータビジョンの最新論文調査 3D Human Pose Estimation 編 | BLOG - DeNA Engineering
はじめに こんにちは、AIシステム部でコンピュータビジョンの研究開発をしている加藤です。我々のチームでは、常に最新のコンピュータビジョンに関する論文調査を行い、部内で共有・議論しています。前回の 2D Human Pose Estimation 編 に引き続き、今回は 3D Human Pose Estimation 編として加藤直樹 ( @nk35jk ) が調査を行いました。 本記事では 3D Human Pose Estimation に関する代表的な研究事例を紹介するとともに、コンピュータビジョンのトップカンファレンスである ICCV 2019 に採録された論文を中心に 3D Human Pose Estimation の最新の研究動向を紹介します。 過去の他タスク編については以下をご参照ください。 Human Recognition 編 (2019/04/26) 3D Visio
コンピュータビジョンの最新論文調査 2D Human Pose Estimation 編 | BLOG - DeNA Engineering
はじめに こんにちは、AIシステム部でコンピュータビジョンの研究開発をしている加藤です。我々のチームでは、常に最新のコンピュータビジョンに関する論文調査を行い、部内で共有・議論しています。今回は 2D Human Pose Estimation 編として加藤直樹 ( @nk35jk ) が調査を行いました。 本記事では 2D Human Pose Estimation に関する代表的な研究事例を紹介するとともに、2019年10月から11月にかけて開催されたコンピュータビジョンのトップカンファレンスである ICCV 2019 に採録された 2D Human Pose Estimation の最新論文を紹介します。 過去の他タスク編については以下をご参照ください。 Human Recognition 編 (2019/04/26) 3D Vision 編 (2019/06/04) キーポイント検
SSD: Single Shot MultiBox Detector
We present a method for detecting objects in images using a single deep neural network. Our approach, named SSD, discretizes the output space of bounding boxes into a set of default boxes over different aspect ratios and scales per feature map location. At prediction time, the network generates scores for the presence of each object category in each default box and produces adjustments to the box
Generative Visual Manipulation on the Natural Image Manifold
Abstract Realistic image manipulation is challenging because it requires modifying the image appearance in a user-controlled way, while preserving the realism of the result. Unless the user has considerable artistic skill, it is easy to "fall off" the manifold of natural images while editing. In this paper, we propose to learn the natural image manifold directly from data using a generative advers
Cross-Age Reference Coding for Age-Invariant Face Recognition and Retrieval
Cross-Age Reference Coding for Age-Invariant Face Recognition and Retrieval Abstract Recently, promising results have been shown on face recognition researches. However, face recognition and retrieval across age is still challenging. Unlike prior methods using complex models with strong parametric assumptions to model the aging process, we use a data-driven method to address this problem. We propo
12th European Conference on Computer Vision (ECCV), Firenze 2012 - VideoLectures - VideoLectures.NET
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GitHub - NVIDIA/ContrastiveLosses4VRD: Implementation for the CVPR2019 paper "Graphical Contrastive Losses for Scene Graph Generation"
GitHub - mvasil/fashion-compatibility: Learning Type-Aware Embeddings for Fashion Compatibility
slides_eccv20_sensehuman_kristengrauman.pdf
Sensing, Understanding and Synthesizing Humans
https://www.youtube.com/watch?v=MT70pRFHfhc
Analyzing People's Clothes: Style, Fit, and Influence (Prof. Kristen Grauman, UT Austin)
Learning Type-Aware Embeddings for Fashion Compatibility
The Unreasonable Effectiveness of Noisy Data for Fine-Grained Recognition
HipsterWars: Discovering Elements of Fashion Styles