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コンピュータビジョン最先端ガイド3 一般物体認識サポートページ 【更新情報】 Bing APIの画像検索が結構いいです.サンプルコードとデモページを追加しました.(11/09/13) MKLの動作版コードをようやく公開しました.遅くなってすみません.(11/08/30) 公開勉強会があるそうなので,プレゼン資料追加しました.どうぞご利用下さい.(11/08/06) Flickrバージョンの画像収集スクリプトのソースコードを追加しました.(11/05/18) 大変お待たせいたしたました.オープンしました.(11/01/24) 第4章「一般物体認識」は,2009年11月に金沢で開催された情報処理学会 コンピュータビジョンとイメージメディア研究会(CVIM研) でのチュートリアル講演の予稿原稿が元になっています.その時のプレゼン資料を公開します.([プレゼン資料[PPTX]) ただし,プレゼン資
1 はじめに 近年,Web上ではかつてないほど膨大な量の動画を閲覧できる状況になっている. しかしながら,それらの検索システムについてはテキストベーストなものが利用されているのが現状である. この場合,ユーザによって付加されたタグと呼ばれるキーワードを基に検索を行なうのが一般的であるが, 付加するタグの選択はユーザの主観に依存するところが多く, 検索結果には様々な動画が存在してしまっている. これらタグだけでは判別できない内容の差異を認識するためには, 動画自身の特徴量を考慮することが重要であり, これらの研究は TRECVID [1]を中心に盛んに進められている. 本研究では,これらの特徴量の比較基準に Earth Mover's Distance を利用し, キーフレーム数の異なる動画間での類似度算出を可能とすることで, キーフレームごとの特徴量を基にした類似動画検索を試みる. また,
一般画像データベースの構築のための画像選別 1.はじめに 一般物体認識の研究とは、 従来の画像認識の研究で対象としてきた特定の制約の下で撮影された画像とは大きく異なり、 制約のない実世界のシーンの画像に対して物体を計算機に認識させる研究である。 一般物体認識においては、多様で質の高い学習画像となり得る一般画像データベー スが重要である。 実世界シーンの画像においては、同一種類でも様々な画像が存在する。 しかし、現在のディファクトスタンダードのデータベースは、対象によって認識の難易度が大きく異なる問題点や、画像同士の見た目が良く似ていて、研究用のデータベースには不適切であるという問題点がある。 よって、同一コンセプト内の多様な画像を集めてデータベース化することが一般物体認識のためには重要になってくる。 すなわち、一般画像データベースを作ることによって、一般物体認識の研究のレベル向上が期待でき
研究紹介 以下の3種類に分けて,これまでの研究を紹介します.それぞれ,【詳細はこちら】 リンクを押すと,詳細を参照することが出来ます.一部デモサイトへのリンクもありま す. 静止画系 画像変換・生成系 映像系 モバイル系 具体的研究例 【画像系】 深層学習を用いた食事カロリー量推定 (2019年卒論) 【詳細はこちら】 本卒業論文では,より簡単に正確にカロリー量を推定する方法として2つのアプロー チからこの課題に取り組んだ. 1つ目はMRグラスを活用した単一画像からの実面 積推定によるカロリー量推定, もう1つは単一の食事画像からの三次元形状復元 による体積推定である. Multi-task CNNによる食事画像からのカロリー量推定 (2016年卒論) 【詳細はこちら】 食事画像からのカロリー推定を,食事のカテゴリだけでなくて,食材,調理手順 も同時にマルチタスク学習することによって,推定
1 101 6 The Current State and Future Directions on Generic Object Recognition Keiji Yanai Department of Computer Science, The University of Electro-Communications \Generic object recognition" aims at enabling a computer to recognize objects in images with their category names, which is one of ultimate goals of computer vision research. Al- though human can recognize ten thousands of kinds of objec
Vol. 48 No. SIG 16(CVIM 19) Nov. 2007 † 1 1 101 6 The Current State and Future Directions on Generic Object Recognition Keiji Yanai† “Generic object recognition” aims at enabling a computer to recognize objects in images with their category names, which is one of the ultimate goals of computer vision research. The categories which are treated with in generic object recognition have broad variabili
柳井研究室ニュース 8月29日(火)に富士山頂測候所にて,和歌山大学天野先生をご招待して富士山頂セミナーを開催いたしました.富士山頂測候所をお借りするのは今回が初めてになります.測候所のお陰で,日本最高所でプロジェクタを使った講演をしていただくことが可能となりました.(23/09/01) 修士3名,卒研生3名が卒業して,新たに修士4名,卒研生3名が加わりました.修士4名中2名は本年度発足した「デザイン思考・データサイエンスプログラム」の第1期生となります.(23/05/06) 修士8名,卒研生3名が卒業して,新たに修士7名,卒研生3名が加わりました.(22/04/06) 9月12日に「富士山頂セミナー」を実施しました.初の無観客開催(学生はオンライン参加)となりました.講師の井尻先生,ガイド,サポートOB2名の計4名で行ってきました.(21/09/13) 修士2名,卒研生3名が卒業して,新
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