コンピュータビジョン分野のトップカンファレンスであるECCV2022からワークショップの模様を紹介（前編） - NTT Communications Engineers' Blog
目次 目次 はじめに ECCV2022概要 Workshop Instance-Level Recognition Workshop Keynote talk: Image Search and Matching Kaggle Google Universal Image Embedding Challenge Keynote talk: Few-Shot Learning for Object Aware Visual Recognition Language Assisted Product Search Granularity aware Adaptation for Image Retrieval over Multiple Tasks Where in the World is this Image? Transformer-based Geo-localization in t
コンピュータビジョン分野における世界最高峰の国際会議CVPR2022からワークショップの模様を紹介（前編） - NTT Communications Engineers' Blog
目次 目次 はじめに CVPR2022概要 Workshop on Image Matching: Local Features & Beyond SuperPoint and SuperGlue: Lessons Learned Large-scale 3D reconstruction Deployment - Successes, Challenges, Open Problems Unstructured Object Matching using Co-Salient Region Segmentation Nerfels: Renderable Neural Codes for Improved Camera Pose Estimation Feature Query Networks: Neural Surface Description for Camera Pose Re
Grad-CAM | 畳み込みニューラルネットワークが着目している部位を可視化する方法
2020.11.14 畳み込みニューラルネットワークは物体認識（物体分類）の分野で大きな成功を納めているものの、各層のパラメーター同士の繋がりが複雑で、解釈性に欠けている。畳み込みニューラルネットワークが、写真のどこを見て、何をもって物体認識を行っているのを解明することで、畳み込みニューラルネットワークのさらなる改良に繋がるだけでなく、ユーザーが安心して使えるものになる。畳み込みニューラルネットワークの各層を可視化して解釈できるようにする研究が多く行われている。そのなかで、比較的による知られているのが Grad-CAM である。Grad-CAM を理解するには、global average pooling (GAP) および class activation map (CAM) についても理解する必要がある。 global average pooling (GAP) 一般的な畳み込みニュー
畳み込み+Attention=最強？最高性能を叩き出した画像認識モデル「CoAtNet」を解説！ - Qiita
1. CoAtNetの解説 1.1 畳み込みとSAの復習 コンピュータビジョンで用いられている大きな仕組みに畳み込みとSelf-Attention(=SA)があります。畳み込みではEfficientNet、SAではViTが有名ですね。EfficientNetについてはこちらの拙著記事、ViTについてはこちらの拙著記事をご参照ください。CoAtNetでは、この畳み込みとSAの良いとこ取りをしたブロックを作ることが一番の目的になっています。畳み込みとSAの式を復習しておきましょう。ここでは畳み込みの中でもDW(=Depthwise)畳み込みを取り扱います。そして、本論文では分かりやすさを優先しているのか、式の細かいところ(SAにおけるqkvの埋め込みなど)はあえて排除しているように見えるので、理解しやすいです。 1.1.1 畳み込みの式 本論文では、畳み込みの中でもDW(=Depthwise)
2021年最強になるか！？最新の画像認識モデルEfficientNetV2を解説 - Qiita
その他層の数も探索空間に入れています。ここで拡張率とは、MBConvの最初のConvでチャネル数を何倍にするかの係数のことで、こちらでより詳しく解説しています。 探索は精度$A$、ステップごとの学習時間$S$、パラメータサイズ$P$を用いて、$A\cdot S^w\cdot P^v$を最大化するように行われます。ここで$w=-0.07, v=-0.05$であり、これらの値は実験的に決定されています。 1.3.2 EfficientNetV2のアーキテクチャ 下表がEfficientNetV2のSサイズのモデルになります。 画像: "EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training", Tan, M., Le, Q., (2021) 比較のためにEfficientNet-B0(i.e. V1)のアーキテクチャも下に載せます。 画像: "Ef
SSD: Single Shot MultiBox Detector 高速リアルタイム物体検出デモをKerasで試す - Qiita
リアルタイムに物体検出するのってどうやるんだろう？と思い調べてみたら、想像以上に高機能なモデルが公開されていたので試してみました。こんな感じです。 自動運転で良く見るようなリアルタイムの物体認識をしています。このモデルは「Single Shot MultiBox Detector（SSD）」という深層学習モデルで、Kerasで動いています。 環境さえ整えればレポジトリをクローンして簡単に実行できます。今回はデモの実行方法をまとめてみます。 環境 ちょっと古いiMacにUbuntu16.04を入れたものを使いました。詳しくはこのへんとかこのへんをご参照ください。 深層学習を利用したリアルタイムの物体検出は次々と新しい技術が公開されているようです。ざっと調べたところ、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN…。どれだけ早くなるねん。って感じですが、とにかくどんどん早くなってい
Vision AI: Image & Visual AI Tools
Try Gemini 1.5 models, the latest multimodal models in Vertex AI, and see what you can build with up to a 2M token context window Access advanced vision models via APIs to automate vision tasks, streamline analysis, and unlock actionable insights. Or build custom apps with no-code model training and low cost in a managed environment. New customers get up to $300 in free credits to try Vision AI an
近日リリース予定のDeep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio」のお知らせ - Alpaca技術ブログ
皆様、こんにちは。 本日はAlpacaで開発している近日リリース予定のDeep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio」（ラベリオ）についてのリリース予告をさせて頂きたいと思います。 Labellioは、Alpacaが提案する人口知能とヒトの新しいワークフローを体感できる最初のプロダクトです。Webサービスとなっており、最近話題になっている人工知能技術の一つである画像認識において、エンジニアではない方でも簡単に画像認識モデルを作成可能です。また、作成した画像認識モデルはご自分のプロダクトですぐにご利用いただけます。 なんとなく画像認識というと、大きなサーバを複数台利用して大量の計算を行い、時間をかけて学習を行って、やっと完成するのが従来のイメージでしたが、近年の機械学習の技術的ブレイクスルーの一つであるDeep LearningのFi
Caffe | Deep Learning Framework
Caffe Caffe is a deep learning framework made with expression, speed, and modularity in mind. It is developed by Berkeley AI Research (BAIR) and by community contributors. Yangqing Jia created the project during his PhD at UC Berkeley. Caffe is released under the BSD 2-Clause license. Check out our web image classification demo! Why Caffe? Expressive architecture encourages application and innovat
Caffeで手軽に画像分類
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。システム統括本部 データソリューション本部の宮崎です。 最近ディープラーニングと呼ばれる技術の話題を耳にすることが増えてきました。 この記事ではディープラーニングの手法を実装し画像認識系の用途で便利に使えるCaffeというツールの使い方を紹介します。 Caffeの概要 Caffeは、C++で実装されGPUに対応した高速なディープラーニングのライブラリです。 大規模画像認識のコンテストILSVRCで2012年にトップとなった畳込みニューラルネットワークの画像分類モデル[1]がすぐに利用できるようになっています。 Caffeは、カリフォルニア大学バークレー校のコンピュータビジョンおよび機械学習に関する研究センターであるBV
Restricted Boltzmann Machineの学習手法についての簡単なまとめ
近年の機械学習ではDeep Learningと呼ばれる分野が一世を風靡しています．コンピュータビジョンや自然言語処理，音声認識などの分野では何らかの問題を解こうとした際に，まず対象の入力データからSIFTやケプストラムといった何らかのアルゴリズムを用いて特徴ベクトルを抽出し，ごりごりと判別していくといった流れが一般的です．しかし，その特徴ベクトルを生成するという生のデータから本質となる部分を抽出するアルゴリズム自体は研究者が一生懸命考えながら作るのが普通でした． Deep Learningの分野で最も有名な手法の一つであるDeep Belief Nets(DBN) [Hinton06]は，研究者がアルゴリズムを作るのではなく，それ自体も機械学習にやらせましょうという動機で生まれたアルゴリズムです．DBNではまるで一昔前にやたら流行ったニューラルネットワークのように各ノードを層状に配置し，そ
Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning
3. ILSVRC 2012 大規模物体認識のコンテスト http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/ Classification Localization Team name Error Team name Error 1 Super Vision 0.15315 1 Super Vision 0.335463 2 Super Vision Deep LearningVision 0.16422 2 Super 0.341905 3 ISI 0.26172 3 OXFORD_VGG 0.500342 4 ISI 0.26602 4 OXFORD_VGG 0.50139 5 ISI 0.26646 5 OXFORD_VGG 0.522189 6 ISI 0.26952 6 OXFORD_VGG 0.529482 7 OXFORD_VGG
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