畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化
2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．CNNは画像分類だけではなく，セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている．本講演では，AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに，近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い，それらを幾つかのアプローチに分類し，解説する．更に，実用上重要な高速化手法について、畳み込みの分解や枝刈り等の分類を行い，それぞれ解説を行う． Recent Advances in Convolutional Neural Networks and Accelerating DNNs 第21回ステアラボ人工知能セミナー講演資料 http
顕著性マップの推定手法
2020/6/11 画像センシングシンポジウム オーガナイズドセッション2 「限られたデータからの深層学習」 https://confit.atlas.jp/guide/event/ssii2020/static/organized#OS2 での招待講演資料です。 コンピュータビジョン分野を中心とした転移学習についての講演です。 パブリックなデータセットも増えていて、物体検出や領域分割などの研究も盛んですが、実際に社会実装しようとするときのデータは学習データと異なる性質（異なるドメイン）のデータである場合も非常に多いです。 本講演では、そのような場合に有効なドメイン適応の原理となるアプローチ2つと応用としての物体検出と領域分割の事例を紹介しています。
cvpaper.challenge -CVの動向とこれからの問題を作るために- (東京大学講演)
2016年9月26日に東京大学にて講演した内容です． cvpaper.challenge2016は産総研，東京電機大，筑波大学，東京大学，慶應義塾大学のメンバー約30名で構成されています． 2015年はCVPR2015の全602論文を読破し，PRMUにて論文調査からアイディア考案，論文化までをカバーする「DeepSurvey」を提案しました． 2016年は「1000本超の読破」と「コンピュータビジョンの上位会議への投稿」を目標に活動しております． Twitterで論文情報を随時アップしてます． Twitter： https://twitter.com/CVpaperChalleng 質問コメント等がありましたらメールまで． Mail ： cvpaper.challenge@gmail.com Read less
cvpaper. challenge
コンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦。論文読破・まとめ・アイディア考案・議論・実装・論文執筆に至るまで広く取り組み、凡ゆる知識を共有します。 computer vision pattern recognition cvpr machine learning survey eccv cvpr2020 deep learning artificial intelligence top conference iccv cvpaper.challenge eccv2018 nips cvpr2019 cnn cvpr2018 video recognition transformer prmu neural networks convolutional neural networks nerf vision and language video neural fields f
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【2015.05】cvpaper.challenge@CVPR2015
