Visual Geometry Group - University of Oxford
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コンピュータビジョンの最新論文調査 キーポイントによる物体検出編 | 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おります本多です。 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。今回我々が読んだ最新の論文をこのブログで紹介したいと思います。 今回論文調査を行なったメンバーは、林 俊宏、本多 浩大です。 論文調査のスコープ 2018年11月以降にarXivに投稿されたコンピュータビジョンに関する論文を範囲としており、その中から重要と思われるものをピックアップして複数名で調査を行っております。今回はキーポイント検出の手法を用いた物体検出に焦点を当て、最新論文を取り上げます。 Short Summary CornerNet (ECCV18) の改良版と言える、キーポイント検出ベースの物体検出手法が続々と提案されている。 いずれも検出ターゲット矩形の端や中央を、ヒートマップを用いて
ZOZOTOWN、AIを活用し、閲覧商品と似ている商品を検索できる 「類似アイテム検索機能」を本日より導入 〜 ZOZOグループのAI全面活用を加速化、よりスムーズなお買い物体験の提供を目指す 〜 - ニュース - 株式会社ZOZOテクノロジーズ
株式会社ZOZO(本社：千葉県千葉市 代表取締役社長：前澤 友作)が運営するファッション通販サイト 「ZOZOTOWN」(https://zozo.jp/)は、AIを活用し、各商品画面からユーザーが閲覧する商品と似ている商品を検索できる、「類似アイテム検索機能」の提供を本日8月26日(月)より開始いたしました。 今回の「類似アイテム検索機能」の開発は、ZOZOTOWNやWEARなどZOZOグループが運営するサービスの技術開発を担う、株式会社ZOZOテクノロジーズ(本社：東京都渋谷区 代表取締役社長：久保田竜弥、代表取締役CINO：金山裕樹)がおこないました。各商品画面上にある「画像検索アイコン」をタップするだけで、閲覧中の商品の形・質感・色・柄などをもとにAIが似ている商品を検出し、一覧で表示します。1つの商品を起点として、「これと似た色の服をチェックしたい」「こんな柄の服がほしい」などの
効率的な教師データ作成(アノテーション)のための研究サーベイ - ABEJA Tech Blog
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
Labelbox: Data labeling and management platform for artificial intelligence applications
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なぜcuDNNのConvolutionは高速なのか | 射撃しつつ前転
cuDNNはNVIDIAが公開しているDeep Learning用のライブラリである。このライブラリを使うとCaffeやChainerなどのDeep Learning用のソフトウェアの速度が向上する。 この速度向上に寄与している最も大きな部分がConvolutionの高速化である。 個人的には、CPUでどこまで高速にConvolutionが実現できるのかに興味がある。本記事は、その準備段階として、どういう高速化戦略がありえるのかを調べたものである。 ConvolutionとはConvolutionは、日本語では畳み込みと呼ばれる操作である。畳み込み操作自体は何次元のデータ構造に対しても定義できるが、以下では、画像処理でよく使われる、二次元のConvolutionのみを考える。 何も考えずに普通にConvolutionを実装すると、以下の擬似コードのようになるだろう。ただし、簡単のため、境界
ImageNetの画像をダウンロードする - kumilog.net
ImageNetは大規模な画像データベースで、現在2万クラス1,400万枚を超える画像があります。クラスにはWordNetの単語を用いています。CNNがブレークしたILSVRCというコンペで用いられたりと、ベンチマークとして有名なデータセットです。 画像のダウンロードは、非営利で研究/教育目的に限られるので、それ以外の人は、画像のURLリストを使って自分でダウンロードしなければなりません。 URLリスト作成のための事前準備 すべての画像のURLリスト 1,000クラスのリスト WordNet IDとクラス名の紐付けリスト ダウンロードする画像のURLリストをつくる 1,000クラスからWordNet IDを算出 1,000クラスのWordNet IDに含まれるものを抽出 URLリストをつかって画像をダウンロード URLリスト作成のための事前準備 今回は、ILSVRC2012で指定された1,
CNN による画像分類で使われる前処理・テスト時処理まとめ - iwiwi 備忘録
とりあえず ImageNet 系の論文で、目に入ったものから順々にまとめていきます。情報・ツッコミ歓迎。 前処理・Data Augmentation Mean Subtraction 入力画像から平均を引く。[103.939, 116.779, 123.68] を各ピクセルから引く。VGG はこれ。 Per-pixel Mean Subtraction 入力画像から平均を引く。ピクセル・チャンネルごとに計算された平均を引く。即ち、224x224x3 個の値について個別に平均を計算し用いる。AlexNet 論文から使われており、ResNet もこれ。 Random Crop 256x256 ピクセルに画像をリサイズし、そこから 224x224 のパッチをランダムに取り出す。AlexNet 論文で使われていた。ちなみに Chainer の ImageNet サンプルはこれと Horizonta
深層強化学習アルゴリズムまとめ
はじめに 深層強化学習の分野では日進月歩で新たなアルゴリズムが提案されています. それらを学ぶ上で基礎となるアルゴリズム(というより概念に近い？)はQ学習, SARSA, 方策勾配法, Actor-Criticの4つだと思われるので, これらを軸としてまとめてみたいと思います. 以下の4点はあらかじめご了承ください. コードは書いていません. 概念のみの説明です 他のアルゴリズムの基礎となりうる重要な概念については詳しく書きました. その他については簡潔に書きました 深層学習についてはある程度理解している読者を想定しています 書いているうちに規模がどんどん大きくなってしまったので, どこかに必ず間違いや不足があります. 「この式がおかしい！」「このアルゴリズムも追加するべき！」などコメントがあればぜひお願いします 全体像 扱うアルゴリズムを相関図にしてみました(私のイメージです). まず,
Dive into Deep Learning — Dive into Deep Learning 1.0.3 documentation
Abasyn University, Islamabad Campus Alexandria University Amirkabir University of Technology Amity University Amrita Vishwa Vidyapeetham University Anna University Anna University Regional Campus Madurai Ateneo de Naga University Australian National University Bar-Ilan University Barnard College Beijing Foresty University Birla Institute of Technology and Science, Hyderabad Birla Institute of Tech
顔認識テクノロジに関する当社の見解について：今が行動の時 - News Center Japan
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An overview of gradient descent optimization algorithms
Gradient descent optimization algorithms, while increasingly popular, are often used as black-box optimizers, as practical explanations of their strengths and weaknesses are hard to come by. This article aims to provide the reader with intuitions with regard to the behaviour of different algorithms that will allow her to put them to use. In the course of this overview, we look at different variant
勾配降下法の�最適化アルゴリズム
モメンタム、Nesterov accelerated gradientとAdagrad, Adadelta, Adamについて解説しました。Read less
[1805.11604] How Does Batch Normalization Help Optimization? (No, It Is Not About Internal Covariate Shift)
Batch Normalization (BatchNorm) is a widely adopted technique that enables faster and more stable training of deep neural networks (DNNs). Despite its pervasiveness, the exact reasons for BatchNorm's effectiveness are still poorly understood. The popular belief is that this effectiveness stems from controlling the change of the layers' input distributions during training to reduce the so-called "i
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Introducing Image Segmentation at Labelbox
Scalabel Website
Supervisely Image Labeling Toolbox
Cat Dataset
An overview of object detection: one-stage methods.