2020/6/11 画像センシングシンポジウム オーガナイズドセッション2 「限られたデータからの深層学習」 https://confit.atlas.jp/guide/event/ssii2020/static/organized#OS2 での招待講演資料です。 コンピュータビジョン分野を中心とした転移学習についての講演です。 パブリックなデータセットも増えていて、物体検出や領域分割などの研究も盛んですが、実際に社会実装しようとするときのデータは学習データと異なる性質(異なるドメイン)のデータである場合も非常に多いです。 本講演では、そのような場合に有効なドメイン適応の原理となるアプローチ2つと応用としての物体検出と領域分割の事例を紹介しています。
![Image Retrieval Overview (from Traditional Local Features to Recent Deep Learning Approaches)](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a5143c95ac6d346dd0400b2c238a46a09eccdc1c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fimageretrievaloverview-180416040909-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)