About: This course will cover two areas of deep learning in which labeled data is not required: Deep Generative Models and Self-supervised Learning. Recent advances in generative models have made it possible to realistically model high-dimensional raw data such as natural images, audio waveforms and text corpora. Strides in self-supervised learning have started to close the gap between supervised
BlazeFaceSub-millisecond Neural Face Detection on Mobile GPUs We present BlazeFace, a lightweight and well-performing face detector tailored for mobile GPU inference. It runs at a speed of 200–1000+ FPS on flagship devices. This super-realtime performance enables it to be applied to any augmented reality pipeline that requires an accurate facial region of interest as an input for task-specific mod
11k HandsGender recognition and biometric identification using a large dataset of hand images Mahmoud Afifi Welcome to the 11k Hands dataset, a collection of 11,076 hand images (1600 x 1200 pixels) of 190 subjects, of varying ages between 18 - 75 years old. Each subject was asked to open and close his fingers of the right and left hands. Each hand was photographed from both dorsal and palmar sides
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Hitogataお手軽バーチャルYouTuberソフトです。Webカメラを使ったフェイストラッキング機能と、簡単に3Dキャラクタを作ることができるキャラメイク機能を持っています。公式ページhttps://sites.google.com/site/vhitogata/ Face And Lips MMD表情モーション作成補助ツールです。 グラフィカルに表情を編集することができ、表情モーションをVMDファイルとして出力することができます。 トラックの上に表情を置いていくことで、表情モーションを作成していくことが可能です。 表情は長さやウェイトを自由に変更することができ、作った表情はすぐに確認することが可能です。 マルチトラックなので、口と目の動きを分けて管理することも容易です。 範囲選択、コピー&ペースト、アンドゥ・リドゥなど基本機能を備える他、 VSQファイルからリップシンクを作成する機能
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日時: 2011年8月4日(木) 10:00 ~20:00 (終了しました) 場所: 東大本郷キャンパス 工学部14号館5階534号室 読んだ論文 スケーラビリティ: 比戸(IBM): Efficient Sparse Modeling with Automatic Feature Grouping [スライド]得居(東大): Hashing with Graphs [スライド]鹿島(東大):Locally Linear Support Vector Machines [スライド]統計的学習: 高橋(IBM): ABC-EP: Expectation Propagation for Likelihood-free Bayesian Computation [スライド]佐藤(東大):Minimum Probability Flow Learning [スライド] クラスタリング:杉山(東
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