私がわかりにくいと思った「Faster RCNN」のポイントの解説 - 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。ちゃっかりKaggleで物体検出のコンペもはじまりました。 Deep Learningは相変わらず日進月歩で凄まじい勢いで進化しています。 特に画像が顕著ですが、他でも色々と進歩が著しいです。 ところで色々感覚的にやりたいことが理解できるものがありますが、 あまり勉強していなかった分野として物体検出系のアルゴリズムがあります。 所謂、Faster RCNN, SSD, Yolo、最近、Mask R-CNNが該当します。 ただ、今回は、個人的に物体検出のアルゴリズムで なかなか調べても出てこない、あれここどうなってるんだっけ？と思った部分の解説をします。 そのため、案外変なところの解説かもしれません。 Faster RCNNの技術要素から説明しようかなとも思って作りました。 ※数式、記号等の細かい説明は論文を参考にしてください。 3/7 15:15 Anche
Deep Image Prior
Example results on several image restoration problems. We use deep neural networks, but we never train/pretrain them using datasets. We use them as a structured image prior. Deep convolutional networks have become a popular tool for image generation and restoration. Generally, their excellent performance is imputed to their ability to learn realistic image priors from a large number of example ima
「人工知能は、黒魔術の影響が強くなっている」――“最強将棋ソフト”Ponanza開発者が語る
「人工知能の分野では、だんだんと黒魔術の影響力が強くなってきています」――将棋ソフト「Ponanza」を開発した山本一成さんがNHKの番組「視点・論点」で語ったこんな話が注目を集めている。 「人工知能の分野では、だんだんと黒魔術の影響力が強くなってきています」――“最強将棋ソフト”「Ponanza」を開発した山本一成さん（愛知学院大学特任准教授）が、NHKの番組「視点・論点」で語ったこんな話が、NHKの公式サイトに掲載され、注目を集めている。 記事によると、10年前、山本さんが「Ponanza」を作った当時は、アマ5段の山本さんが8枚落ちのハンデを付けても勝ってしまうほど「とても弱い将棋プログラム」だったが、わずか10年で名人に勝つまでに成長した。 Ponanzaに限らず、人工知能が飛躍的に成長する中で「人工知能の性能を上げるほど、なぜ性能が上がったのかを説明できなくなっている」という「少
機は熟した！グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介 - ABEJA Tech Blog
はじめまして。ABEJAでResearcherをやらせていただいている白川です。 先日、化合物の物性推定をDeep Learningをつかって従来手法より300,000倍高速に処理するという論文がでました（[1], [2]）。この論文の手法は、Graph Convolutionというグラフ上に定義されたConvolution演算がベースとなっています。物性推定に限らず、グラフ解析全般を Deep Learning で上手にこなせるようになれば、Deep Learningのアプリケーションの幅がぐっと拡がり、さらなるイノベーションが起きそうな予感がします。 ICMLやNIPSなどの機械学習系の主要国際会議でも数年前からGraph Convolutionについての論文がちらほら出現しはじめており、とくに最近その勢いが増してきている印象があります。個人的にも最近（前から？）にわかにグラフづいてい
Deconvolutionの代わりにPixel Shufflerを使う
概要 ChainerでPixel Shufflerを実装した はじめに 昨年にTwitter社が発表した超解像の論文を読んでいたところ、画像の拡大によく用いられるDeconvolutionを使わず、Pixel Shufflerと呼ばれる仕組みを利用して超解像を行っており、気になったので調べました。 Pixel ShufflerはReal-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Networkで提案されたもので（正式にはSub-Pixel Convolution）、入力特徴マップの各ピクセルを並べ替えて高解像度な特徴マップを出力します。 今回はDCGANのGeneratorをDeconvolutionとPixel Shufflerの両方で構成し
iandprogram.net - iandprogram リソースおよび情報
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