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
どうも緒方@conta_です。 みなさんAI頑張ってますか? きっと昼はGPUサーバーを回して、夜は結果待ちでビールサーバーを回してる人が多いことでしょう。 機械学習を実際のプロダクトに活用する場合、自分が解きたいタスクがそのままオープンなデータセットで解決できることは少ないので、まず最初に課題となるのはデータセット作成です。 実際にカメラやセンサーを取り付けて収集したり、Webからクローリングしてきたり、事業会社であれば自社のデータセットに教師ラベルをつけることで新しいタスクに取り組むことが可能になるでしょう。 よく疑問になるポイントとして、データセットの量と質は、多ければ多いほど良く、高品質であれば高品質であるほど良いのですが教師データを作成するのは一苦労です。 *下記アノテーションの量や質について実験した結果がまとまってます tech-blog.abeja.asia もちろん少数デー
cvpaper.challengeにて2017年4月にサーベイした論文のまとめです。 充分に進化したコンピュータ視覚(Computer Vision; CV)は人間に新しい知見をもたらす。cvpaper.challengeではCVが飛躍的に進んだ先に、人間に対して拡張した知能や技能を教示できる、と位置づけ論文読破・まとめ・アイディア考案・議論・実装・論文執筆(・社会実装)に至るまで広く取り組み、その過程で出てきたあらゆる知識を共有します。 2015〜2016年は1,600本以上の論文まとめを全て公開し、著名な国際会議のWSにおいて受賞を経験しました。2017年はさらにアウトプットにこだわり、突出した成果を出すことを目標とします。 SlideShareにて論文まとめや講演資料を公開し、Twitterでも情報を共有しております。 HP: https://sites.google.com/sit
Eyes, JAPAN Blog 1997年からほぼ毎日更新!会津大学発のベンチャー企業、株式会社Eyes, JAPANによるBlog。 コンピュータ、ネットワーク、Hi-Tech Gadget、魔法の様な技術などのGeekなネタから会津のローカルネタまで。 SyntaxNet 2016年5月12日、Googleから"SyntaxNet"と"Parsey McParseface"というふたつのツールが発表されました。 Research Blog: Announcing SyntaxNet: The World’s Most Accurate Parser Goes Open Source "The World's Most Accurate Parser" の実力や如何に! ということで、早速調査を進めてみました。 ※ おことわり この記事では、SyntaxNetのセットアップ方法などは書
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