これからのコンピュータビジョン技術 - cvpaper.challenge in PRMU Grand Challenge 2016 (PRMU研究会 2016年12月)
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
Reddit - Dive into anything
This subreddit is temporarily closed in protest of Reddit killing third party apps, see /r/ModCoord and /r/Save3rdPartyApps for more information. I want to compile a comprehensive list of all the available code repos for the NIPS 2016's top papers. Please add to the list! Using Fast Weights to Attend to the Recent Past (https://arxiv.org/abs/1610.06258) Repo: https://github.com/ajarai/fast-weights
Stan のカレンダー | Advent Calendar 2016 - Qiita
URLYou can post either your article on Qiita or your blog post. About reserved postingIf you register a secret article by the day before the same day, it will be automatically published around 7:00 on the same day. About posting periodOnly articles submitted after November 1 of the year can be registered. (Secret articles can be registered anytime articles are posted.)
[PDF]Google’s Multilingual Neural Machine Translation System: Enabling Zero-Shot Translation
Google’s Multilingual Neural Machine Translation System: Enabling Zero-Shot Translation Melvin Johnson, Mike Schuster, Quoc V. Le, Maxim Krikun, Yonghui Wu, Zhifeng Chen, Nikhil Thorat melvinp,schuster,qvl,krikun,yonghui,zhifengc,nsthorat@google.com Fernanda Viégas, Martin Wattenberg, Greg Corrado, Macduff Hughes, Jeffrey Dean Abstract We propose a simple, elegant solution to use a single Neural Ma
Webサイトパフォーマンスのカレンダー | Advent Calendar 2016 - Qiita
DevOpsで重要な指標となるWebサイトパフォーマンスと可用性について、幅広くネタを集めております。 ミリ秒単位やオブジェクト単位のミクロな改善、秒単位やページ全体のマクロな改善、HTMLコーディング、CSSコーディング、各種計測手法、ハードウェア論、ソフトウェア論、設計手法論、評価手法、CDN、フロントエンド最適化サービス、WordPressやDrupalのようなCMS高速化仮想マシンのようなもの、プログラミング言語での高速化手法と、Apacheやnginxの高速化手法、モジュールの話、Webブラウザ開発における高速化の努力、通信回線の話、HTTP/2、今後IoTで重要になる軽量化プロトコルMQTTのようなプロトコルの話、何でも大歓迎です。 とりあえず、表示は0.5秒、操作可能開始時間は2秒以内という欧米標準を目指すということで、銀の弾丸が使えないなら、鉛の弾を大量に撃て。
VRクリエイティブアワード2016
今回の応募作品全体を振り返ると、これらの受賞作品と同じくらい面白くインパクトのある作品は沢山ありました。去年なら最優秀賞がとれるくらいのがゴロゴロと。ただ、今年は作品の完成度が全体に上がっていて、インパクトだけではなく、作品の総合力が問われるフェーズになってきたのだなと思いました。 現在のVRコンテンツは、企画力、実装力、マーケティング力、オペレーション力などの総合力が必要とされる段階になり、それには個人、団体を問わずチームを組む必要があるみたいです。これは八谷さんが言ったように、ある意味大人の殴り合いなので過酷です。しかし、VRが当たり前の技術として社会に根を張るためには必要な段階なのだと思います。そういう意味で、VR業界はこの1年で明らかに一つ前に進んだのです。それを実感できたことが今回のアワードの一番の収穫だと思いました。もちろん一人の天才が優れた作品を作ることはまだまだ可能ですが、
Generating Videos with Scene Dynamics - MIT
Abstract We capitalize on large amounts of unlabeled video in order to learn a model of scene dynamics for both video recognition tasks (e.g. action classification) and video generation tasks (e.g. future prediction). We propose a generative adversarial network for video with a spatio-temporal convolutional architecture that untangles the scene's foreground from the background. Experiments suggest
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Proxy Virtual Worlds Virtual KITTI | Xerox Research Centre Europe
Computer Vision research Making everyday interaction with visual content simple Virtual KITTI dataset Virtual KITTI is a photo-realistic synthetic video dataset designed to learn and evaluate computer vision models for several video understanding tasks: object detection and multi-object tracking, scene-level and instance-level semantic segmentation, optical flow, and depth estimation. Virtual K
Cvpr2016
ABOUT CVPR is the premier annual computer vision event comprising the main conference and several co-located workshops and short courses. With its high quality and low cost, it provides an exceptional value for students, academics and industry researchers. MESSAGE FROM US Welcome to Las Vegas and the 29th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). In addition to the main fo
ビジネス実務の現場で有用な統計学・機械学習・データマイニング及びその他のデータ分析手法10+2選（2016年版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
そう言えば3年前にこんなまとめ的エントリを書いたのでした。この内容はそのままかなりの部分が2年前に刊行した拙著の原案にもなったということで、色々思い出深いエントリです。 なのですが。・・・この3年の間に統計学・機械学習・データマイニングの諸手法及びそれを取り巻くビジネスニーズには様々な進歩があり、そろそろこの内容にも陳腐化が目立つようになってきました。ということで、3年間の進歩を反映してアップデートした記事を書いてみようと思います。前回は「10選」でしたが、今回は「10+2選」に改めました。そのラインナップは以下の通り。 統計学的検定（t検定・カイ二乗検定・ANOVAなど） t検定 カイ二乗検定 ANOVA（分散分析） その他の検定 重回帰分析（線形回帰モデル） 一般化線形モデル（GLM：ロジスティック回帰・ポアソン回帰など） ロジスティック回帰 ポアソン回帰 正則化（L1 / L2ノルム
TechCrunch | Startup and Technology News
Welcome to Startups Weekly — Haje’s weekly recap of everything you can’t miss from the world of startups. Anna will be covering for him this week. Sign up here to…
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Enterprise Search & Discovery 2016 Presentations
Download presentations from KMWorld 2016
http://arxiv.org/pdf/1610.02415
CVPR2016 Fitting Surface Models to Data 抜粋
【資料公開】強いチームの作り方(デブサミ2016版)
BMTT 2016
[1603.00831] MOT16: A Benchmark for Multi-Object Tracking
若手プログラム - MIRU2016 - 第19回画像の認識・理解シンポジウム