物体検知（Meta Study Group 発表資料）
cvpaper.challenge の Meta Study Group 発表スライド cvpaper.challenge は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です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。2019の目標「トップ会議30+本投稿」「2回以上のトップ会議網羅的サーベイ」 http://xpaperchallenge.org/cv/ Read less
ラーメン二郎とブランド品で AutoML Vision の認識性能を試す | Google Cloud 公式ブログ
この投稿は米国時間 3 月 26 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by Google Cloud デベロッパー アドボケイト 佐藤一憲 この 3 つのラーメンは、41 店舗あるラーメン二郎のうち 3 店舗で作られたものです。それぞれ、どの店舗で出されたものか分かりますか？ データ サイエンティストの土井賢治さんが作成した機械学習（ML）によるラーメン識別器を使えば、それぞれの微妙な盛り付けの違いを見分けることで、95% の精度で店舗を特定できます。 この写真を見ても分かるとおり、ラーメン二郎の相当コアなファンでもなければ、ラーメン画像から 41 店舗のどこで作られたかを見分けることは簡単ではありません。テーブルやどんぶりの色、形にあまり違いのない場合が多いのです。 土井さんは、ディープ ラーニングを使ってこの問題を解けるか興味を持ち、インターネット上から 48
畳み込みニューラルネットワークの最新研究動向 (〜2017) - Qiita
昨年に引き続きDeep Learningやっていき Advent Calendar 2017の25日目の滑り込み記事で，畳み込みニューラルネットワークの歴史および最新の研究動向についてのサーベイです．2017年12月のPRMU研究会にて発表した，畳み込みニューラルネットワークについてのサーベイをベースに追記を行ったものになります． はじめに 畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Networks; CNN) （以降CNN）は，主に画像認識に利用されるニューラルネットワークの一種である．CNNの原型は，生物の脳の視覚野に関する神経生理学的な知見1を元に考案されたNeocognitron2に見ることができる．Neocognitronは，特徴抽出を行なう単純型細胞に対応する畳み込み層と，位置ずれを許容する働きを持つ複雑型細胞に対応するpooling層とを交互
10万枚の胸部X線画像をCNNした - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
読んだ。 ChestX-ray8: Hospital-scale Chest X-ray Database and Benchmarks on Weakly-Supervised Classification and Localization of Common Thorax Diseases. IEEE CVPR 2017 3万人の患者から10万枚程度の胸部X線画像を入手し、CNNによりAtelectasis, Cardiomegaly, Effusion, Infiltration, Mass, Nodule, Pneumonia, Pneumothorax, Normal の8つの病気と正常の区別を行う。 F値ベースだと0.8-0.9 くらい、ただしNodule やMass だと0.5 とかになる。 AUCベースだと0.7-0.8 くらい、これもMass だと0.56 でやる意味ある
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【論文紹介】医用画像への転移学習の有効性について Transfusion: Understanding Transfer Learning for Medical Imaging
Google AI Blog: Semantic Image Segmentation with DeepLab in TensorFlow
最近のSingle Shot系の物体検出のアーキテクチャまとめ
Large Scale Jirou Classification - ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗識別
CVPR 2017 速報