Today, we’re announcing a project called Learning from Videos, designed to automatically learn audio, textual, and visual representations from the data in publicly available videos uploaded to Facebook. By learning from videos spanning nearly every country and hundreds of languages, this project will not just help us continuously improve our core AI systems for applications like content recommenda

This is a library containing pyTorch code for creating graph neural network (GNN) models. The library provides some sample implementations. If you are interested in using this library, please read about its architecture and how to define GNN models or follow this tutorial. Note that ptgnn takes care of defining the whole pipeline, including data wrangling tasks, such as data loading and tensorizat

3つの要点 ✔️ 世界初の純粋なトランスフォーマーベースのGAN ✔️ 変形GANを学習するためのメモリフレンドリーな生成器と新しい学習技術のセット ✔️ STL-10ベンチマークにおいて、CNNベースのGANや新しいSOTAと競合する結果を獲得 TransGAN: Two Transformers Can Make One Strong GAN written by Yifan Jiang, Shiyu Chang, Zhangyang Wang (Submitted on 14 Feb 2021 (v1), last revised 16 Feb 2021 (this version, v2)) Comments: Accepted to arXiv. Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV) code： はじめ

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 英Medical Detection Dogs、米ジョンズ・ホプキンズ大学、米Cambridge Polymer Group、米Prostate Cancer Foundation、米テキサス大学エル・パソ校、米マサチューセッツ工科大学、米Imagination Engines、米ハーバード大学医学大学院による研究チームが開発した「Feasibility of integrating canine olfaction with chemical and microbial profiling of urine to detect lethal prostate cancer」は、患者の匂い

Ubuntu OSイメージの作成 公式サイトからJetPackイメージをダウンロードします。 項目が多くて探しにくいですが、以下の画像のようにJetPack 4.6.1を使用します。 SEARCHの欄に”jetson nano”と入れると候補がしぼられるので探しやすくなります。 ダウンロードしたzipファイルは圧縮ファイルですが、解凍せずに使いますのでそのままにしておいてください。 以下、Macで実施する例を載せていますが、ここで使用するSD Card FormatterとBalena EtcherはWindows用もありますので、同様に実行できます。 SD Card Formatterでフォーマットします。通常、Quick formatで問題ないようですが、うまく行かない場合はOverwrite formatしてください。 Balena EtcherでJetPackイメージをSDカードに

株式会社Preferred Networksは、クリエイティブ産業向けに好みのキャラクターや高精細な3Dモデルが簡単に生成できるデジタル素材生成システムを発表した。 同社はこの技術を使ったミュージックビデオを公開。主人公はキャラクター自動生成システムが生成したキャラクターを元にデザインされ、スマートフォンや背景の文房具などのアイテムは高精細3Dモデル生成機能を用いて実物から生成されたものが元になっている。 画像は株式会社Preferred Networks公式サイト内 Newsページより　この技術の根幹にあるのは、2Dキャラクターを自動で生成する「Crypko」と、実在の物品を専用の3Dスキャナで取り込み3Dモデルを作るシステムのふたつだ。 「Crypko」は、深層学習の一種であるGAN（Generative Adversarial Network）を利用し、高品質の2Dキャラクターの立ち

東映アニメーションは3月12日、AIベンチャーのPreferred Networks（以下、PFN）のAI技術を活用してアニメ制作を効率化する実験を行ったと発表した。背景写真をアニメ調やサイバーパンク調に自動変換することで、美術クリエイターが画像の前処理にかける時間を従来の約6分の1に短縮できた。 長崎県佐世保市を舞台にした実験作「URVAN」（ウルヴァン）の制作に、画像処理AIを搭載したPFNの背景美術制作支援ツール「Scenify」（シーニファイ）を活用。佐世保市で撮影した風景写真をアニメ用の背景美術に自動変換し、美術クリエイターの負担を削減した。 背景美術の制作工程は、写真の配置、色調補正、アニメ調に変換、微調整、サイバーパンク調に加工の5段階。Scenifyはアニメ調に変換するとともに、キャラクターの前面に来るパーツと背面パーツに分ける作業や、空白部分を自然に塗りつぶす作業などを担

When Joanna Strober was around 47, she stopped sleeping. While losing sleep is a common symptom of perimenopause, she first had to go to multiple providers, including driving 45 minutes out of San Fra The Federal Trade Commission hit Razer with a $1.1 million fine Tuesday. The order claims that the gaming accessory maker misled consumers by claiming that its flashy Zephyr mask was certified as N95

米グーグルの人工知能（AI）研究部門が、AI倫理研究者の解雇を巡って大きく揺れている。同社が開発した自然言語処理技術「BERT（バート）」のような巨大な言語モデルが内包する問題点を指摘しようとした2人の女性研究者が、2020年12月と21年2月にそれぞれ解雇された問題だ。「論文の社内検閲」に端を発した騒動に見えるが、AI倫理を巡るより根深い社内対立が透けて見える。問題が明らかになったのは20年

Yann LeCun Quits Twitter Amid Acrimonious Exchanges on AI Bias Turing Award Winner and Facebook Chief AI Scientist Yann LeCun has announced his exit from Twitter after getting involved in a long and often acrimonious dispute regarding racial biases in AI. This is an updated version. Turing Award Winner and Facebook Chief AI Scientist Yann LeCun has announced his exit from popular social networking

0. 忙しい方へ CNNから完全に解放された画像生成のGANを目指したよ TransGANは生成器(G)にも識別器(D)にもTransformerのエンコーダを用いているよ TransGANで高い性能を得るには次の4つが欠かせないよ データオーギュメンテーション 超解像タスクを用いたCo-training Self-Attention(SA)の適用範囲の調整 スケールアップ STL-10では、CNNベースのGANの性能を超えState-of-the-Art(SoTA)な性能を叩き出したよ 1. TransGANの説明 1.1 Transformerエンコーダ 画像: "TransGAN: Two Transformers Can Make One Strong GAN", Jiang, Y., Chang, S., Wang, Z. (2021) TransGANはTransformerの

大会発表募集 自然言語に関する理論から応用まで幅広い研究発表を募集します．とくに，言語学，教育学，心理学，認知科学など，日頃「言語処理」とは縁が薄いと感じておられる人文系の研究者の方々からの積極的な発表を期待しています． 口頭発表とポスター発表を募集します．ご自身の研究内容に適していると考えられる発表形態を選択してください． いずれの形式もZoomを利用します．特にポスター発表は，NLP2020と同様に，物理的なポスターを使わず，完全にヴァーチャルで実施します． 年次大会では，「幅広い研究分野の研究者の相互交流の場を設ける」という言語処理学会の設立趣旨に鑑み，口頭発表セッションの並列度を低く抑えること，ポスター発表セッションは口頭発表セッションとは並列にしないこと，の2点に留意してプログラム編成を行ってきました．一方，発表申し込み数は年々増加し，プログラムが過密になる傾向にあります．ゆとり

3つの要点 ✔️ 双方向プーリング手法"LiftPool"の提案 ✔️ 古典的な信号処理理論をもとに、プーリング処理での情報欠落を回避 ✔️ 画像分類・セグメンテーション等の様々なタスクで優れた性能・ロバスト性を発揮 LiftPool: Bidirectional ConvNet Pooling written by Jiaojiao Zhao, Cees G. M. Snoek (Submitted on 29 Sept 2020 (modified: 24 Feb 2021)) Comments: Accepted to ICLR2021. Subjects: bidirectional, pooling code： はじめに CNNにおけるプーリングは、受容野を広げること、入力変動に対するロバスト性を高めるなどのために非常に重要な動作です。しかしながら、既存のプーリングによる特徴量マ

(Image by Dirk Wouters from Pixabay) この記事は毎年恒例のスキル要件記事の2021年版です。昨年版は以下のリンクからご覧ください。 今回は、試験的に「データアーキテクト」についても触れています（詳細は後述）。残り2つの職種については基本的な内容はそれほど大きくは変わっていませんが、先般公開した推薦書籍リスト記事の時と同じ変更点が一つだけあります。それは「機械学習エンジニアのスキル要件」は今回は想定していない（というか例示できない）という点です。これまた詳細は後述しますが、端的に言えば「分野ごとの細分化が過剰に進んでいる」という印象があるためです。 ということで、前回までとは違って「職種ごと」に定義とスキル要件（書けるようであれば）を挙げていくスタイルになっています。なお、言わずもがなですが以下に挙げる3職種の説明は僕個人のこれまでの経験や見聞や伝聞をもと