物体検知（Meta Study Group 発表資料）
2. 物体検知（Object Detection） 2 • 物体検知は物体ラベルと位置を同時回帰 Person Uma 物体2 物体識別：Uma（⾺） 位置（x,y,w,h）：118, 250, 89, 146 物体１ 物体識別：Person（⼈） 位置（x,y,w,h）：125, 15, 78, 162 画像はPascal VOC datasetより抜粋 • 物体識別はImageNet/Places365等と同様に与えられた画像 （この場合は切り抜かれたパッチ）から⽣成 • 位置は左上のx, y座標と幅w, ⾼hを返却（コードにより左上x1, y1 右下x2, y2を返却するので注意） 3. 物体検知の変遷（ʼ01〜ʼ19） 3 Haar-like [Viola+, CVPR01] + AdaBoost Fast R-CNN [Girshick, ICCV15] ROI Pooling,
ディープラーニングにおけるセマンティックセグメンテーションのガイド2017年版 | POSTD
Qureでは、私たちは通常、セグメンテーションとオブジェクト検出の問題に取り組んでいます。そのため、最先端技術の動向について検討することに関心があります。 本稿では、セマンティックセグメンテーションに関する論文を検討します。セマンティックセグメンテーションの研究の多くは、自然界・現実世界の画像データセットを使用します。その結果を医療用画像に直接適用できるわけではありませんが、現実世界の画像に関する研究は医療用画像のものよりもずっと成熟しているので、これらの論文を見直してみたいと思います。 本稿は、以下のような構成です。最初に セマンティックセグメンテーションの問題を説明 し、 アプローチ方法に関する概略 を述べます。最後に いくつかの興味深い論文を要約します。 今後の記事で、医療用画像が現実世界の画像となぜ異なるのかを説明する予定です。更に、今回の再検討から得たアプローチが、医療用画像の代
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
畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD
(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明
Sketch Simplification・ラフスケッチの自動線画化
Neural Network-based Sketch Simplification全層畳込みニューラルネットワークによるラフスケッチの自動線画化 Edgar Simo-Serraシモセラ エドガー*, Satoshi Iizuka飯塚里志*, Kazuma Sasaki佐々木一真, Hiroshi Ishikawa石川博 (*equal contribution筆頭著者に相当) Project Siteプロジェクトサイト Regarding this service本サービスについて We provide a service to use AI to clean rough sketches based on "Learning to Simplify: Fully Convolutional Networks for Rough Sketch Cleanup" [Simo-Serra
【Deep Learning 画風変換】ポケモンを大神の世界に連れて行ってみた - イーブイの遠洋漁業
みなさんは，画風変換をしてみたい！と思ったことはありませんか？例えばお気に入りの犬の画像を毛筆風にしてみたり，アニメ風にしてみたり・・・ 僕は，「ポケモンを大神（別のゲーム）の世界に連れて行ったらどんな風にデフォルメされるのかな？」と想像を膨らませることがよくあります。 中には自分の頭の中で想像したものを描ける方もいると思うのですが，僕には中々ハードルが高い・・・ そんなことを考えていると，こんな記事を見つけました。 画風を変換するアルゴリズム なぬ！！画風を変換することができる・・だと！？これは気になるぞー このページを見ると，pythonで書かれたプログラム(chainer gogh)が公開されているようなので，さっそくダウンロードして動かしてみました。 今回はサンダースを，アマ公の画風に変換してみます。ワクワクしますね！ サンダース「た，たすけてー」 アマ公「おいでおいでー(^^)」
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画像認識に関する 機械学習技術 / kivantium さん - ニコナレ