実務やKaggleで使えるPyTorchのライブラリを紹介します！ - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 暫くKaggleしかしていなかったせいか、今年のブログ投稿頻度がひどいことになっています（がんばります。。） それはさておき、本日はKaggleのCompetitonで便利なPyTorchのライブラリを紹介してきます。 昨年は、PyTorchの中でもAlbumentationのライブラリを紹介しました。 共通 Pytorchのモデルが容易になるライブラリ Ignite Catalist Lightning Apex NLP Transformers Image Processing Pretrained Pytorch EfficientNet-PyTorch segmentation-pytorch mmdetection Albumentation 最後に 共通 Pytorchのモデルが容易になるライブラリ PyTorchのモデルを書くに
SpaceNet Challenge Round5 で優勝したのでコンテストで用いた解法について紹介します。 要約¶ 単純な Semantic segmentation タスクではなく、道路ネットワークをグラフ構造として抽出して、ルーティングへの応用を想定したグラフ構造に対する評価指標が用いられた。 未知の都市に対してもロバストな推定ができるように、取得できるすべての都市で検証セットを作成した。 既存の手法 CRESIv2 のエラー分析を行い、道路ネットワーク抽出に特化した後処理を開発した。 コンテストの背景と課題¶ SpaceNet Challenge は CosmiQ Works, MAXAR, Intel, AWS, Capella Space, TopCoder, IEEE GRSS が協賛および主催するコンテストのシリーズです。第五回目となる SpaceNet Challenge
コンピュータビジョンの最新論文調査 Segmentation 編 | BLOG - DeNA Engineering
はじめに こんにちは、AIシステム部でコンピュータビジョンの研究開発をしている唐澤です。 我々のチームでは、常に最新のコンピュータビジョンに関する論文調査を行い、部内で共有・議論しています。今回は Segmentation 編として唐澤 拓己(@Takarasawa_)、葛岡 宏祐(facebook)、宮澤 一之(@kzykmyzw)が調査を行いました。 過去の他タスク編については以下をご参照ください。 Human Recognition 編 3D Vision 編 キーポイント検出の手法を用いた物体検出編 Object Tracking 編 論文調査のスコープ 2018年11月以降にarXivに投稿されたコンピュータビジョンに関する論文を範囲としており、その中から重要と思われるものをピックアップして複数名で調査を行っております。今回は主に Segmentation 技術に関する最新論文を
LVIS
A new dataset for long tail object detection.
Weed Density and Distribution Estimation for Precision Agriculture using Semi-Supervised Learning 雑草の制御されていない成長は、作物の収量と品質に深刻な影響を与える可能性があります。除草剤を無制限に使用すると、生物多様性が変化し、環境汚染を引き起こします。代わりに、雑草が蔓延している地域を特定することで、これらの地域の選択的な化学処理を支援できます。農場の画像分析の進歩により、雑草を特定するためのソリューションが生まれました。ただし、これらのアプローチの大部分は、手動で注釈を付けた大量の画像を必要とする教師あり学習方法に基づいています。結果として、これらの監視されたアプローチは、多種多様な植物種が栽培されているため、個々の農民にとって経済的に実行不可能です。この論文では、自律型ロボットから取得
GitHub - JunMa11/SegLossOdyssey: A collection of loss functions for medical image segmentation
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GitHub - zymk9/Yet-Another-Anime-Segmenter: Instance segmentation for anime characters based on CondInst and SOLOv2
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gscnn
Current state-of-the-art methods for image segmentation form a dense image representation where the color, shape and texture information are all processed together inside a deep CNN. This however may not be ideal as they contain very different type of information relevant for recognition. We propose a new architecture that adds a shape stream to the classical CNN architecture. The two streams proc
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1st place Solution for the SpaceNet5 | ho.lc
半教師あり学習を用いた精密農業のための雑草密度と分布推定