Computer Vision meets Fashion (第12回ステアラボ人工知能セミナー)
講演者: 山口光太 先生 (株式会社サイバーエージェント AI Lab) 概要: 機械学習が様々な産業分野に応用されるにつれ，ファッション分野でもコンピュータビジョンを使った分析が広がりを見せている．EC活用などを目指し数多くのスタートアップ企業がファッション画像の認識をコアにしたデータ分析や検索サービス開発を進めるようになっている．本講演ではコンピュータビジョンをファッション分野の問題に適用したこれまでの研究を俯瞰する．衣服や属性の画像認識に始まる基本的な問題から，商品検索やスタイルの推薦，ファッションを構成する意味要素の理解，Webデータからの学習についての研究事例を，著者がこれまでに取り組んできた研究を含めて解説する．
A 2017 Guide to Semantic Segmentation with Deep Learning
At Qure, we regularly work on segmentation and object detection problems and we were therefore interested in reviewing the current state of the art. In this post, I review the literature on semantic segmentation. Most research on semantic segmentation use natural/real world image datasets. Although the results are not directly applicable to medical images, I review these papers because research on
Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation
We present the first fully convolutional end-to-end solution for instance-aware semantic segmentation task. It inherits all the merits of FCNs for semantic segmentation and instance mask proposal. It performs instance mask prediction and classification jointly. The underlying convolutional representation is fully shared between the two sub-tasks, as well as between all regions of interest. The pro
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Image Segmentation
What's the Point: Semantic Segmentation with Point Supervision
GitHub - msracver/FCIS: Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation
