Microsoft Researchら、リアルタイムで異常事象を検出し要約ビデオを作成するAIベースのホームセキュリティ・システムを開発。学校や店内、交差点などで活用
Microsoft Researchら、リアルタイムで異常事象を検出し要約ビデオを作成するAIベースのホームセキュリティ・システムを開発。学校や店内、交差点などで活用 2017-06-17 Microsoft Research Asiaと中国の上海交通大学は、リアルタイムで異常事象を検出し、必要なオンライン要約ビデオを作成する機械学習を用いたスマートホームセキュリティ・システムを開発しました。 本システムは、屋内外のセキュリティにおいて、何か事象が起きた時にそれを検知し分析・記録するAIベースのシステムです。家、お店、ショッピングモール、学校、ストリート、交差点、などでの活用を目的としています。 ビジュアルオブジェクト検出、トラッキング、イベント解析を多層構造のニューラルネットワークDeep learningに基づくリアルタイムイベント検出方法を提案しました。この方法は、異なるシナリオで何
Recurrent Neural Networks for Language Processing - Microsoft Research
This project focuses on advancing the state-of-the-art in language processing with recurrent neural networks. We are currently applying these to language modeling, machine translation, speech recognition, language understanding and meaning representation. A special interest in is adding side-channels of information as input, to model phenomena which are not easily handled in other frameworks. A to
Error-Driven Incremental Learning in Deep Convolutional Neural Network for Large-Scale Image Classification - Microsoft Research
Supervised learning using deep convolutional neural network has shown its promise in large-scale image classification task. As a building block, it is now well positioned to be part of a larger system that tackles real-life multimedia tasks. An unresolved issue is that such model is trained on a static snapshot of data. Instead, this paper positions the training as a continuous learning process as
Deep Neural Decision Forests [Winner of the David Marr Prize 2015] - Microsoft Research
We present Deep Neural Decision Forests – a novel approach that unifies classification trees with the representation learning functionality known from deep convolutional networks, by training them in an end-to-end manner. To combine these two worlds, we introduce a stochastic and differentiable decision tree model, which steers the representation learning usually conducted in the initial layers of a
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Peter Lee
Deep Semantic Learning: Teach machines to understand text, image, and knowledge graph (Invited talk at CVPR DeepVision workshop) - Microsoft Research
Photo Tourism: Microsoft Research, Interactive Visual Media Group
