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2022年AI導入状況調査 4割以上がAI導入により作業時間の削減を実感 | Ledge.ai
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畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化
2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．CNNは画像分類だけではなく，セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている．本講演では，AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに，近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い，それらを幾つかのアプローチに分類し，解説する．更に，実用上重要な高速化手法について、畳み込みの分解や枝刈り等の分類を行い，それぞれ解説を行う． Recent Advances in Convolutional Neural Networks and Accelerating DNNs 第21回ステアラボ人工知能セミナー講演資料 http
CVPR 2017でのコンピュータビジョン研究の最新動向
コンピュータビジョンとパターン認識の国際会議CVPR 2017に、CyberAgentからアドテク本部AI Lab所属の山口、大田、谷口の3名が聴講参加してきました。CyberAgentアドテク本部ではエンジニア、リサーチ関連職の技術レベルの向上を目的に、学術会議への参加や論文投稿を行なっております。今回の記事では今年のCVPRでの研究の最新動向についてお伝えします。 CVPRについて 研究動向 物体検出 深層学習モデルの解釈 マルチタスク学習 広告応用 クリエイティブ VQA対話モデル おわりに CVPRについて CVPR 2017 公式サイト CVPRはICCV/ECCVとともにコンピュータビジョン研究のトップ会議で、世界中の研究者が毎年一堂に集まり研究討論を行います。学術関係者だけでなく、近年は企業向けにトレードショーのようなEXPOも併催されるようになっています。 CVPR 201
顕著性マップの推定手法
[DL輪読会]data2vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech,...Deep Learning JP
cvpaper.challenge -CVの動向とこれからの問題を作るために- (東京大学講演)
2016年9月26日に東京大学にて講演した内容です． cvpaper.challenge2016は産総研，東京電機大，筑波大学，東京大学，慶應義塾大学のメンバー約30名で構成されています． 2015年はCVPR2015の全602論文を読破し，PRMUにて論文調査からアイディア考案，論文化までをカバーする「DeepSurvey」を提案しました． 2016年は「1000本超の読破」と「コンピュータビジョンの上位会議への投稿」を目標に活動しております． Twitterで論文情報を随時アップしてます． Twitter： https://twitter.com/CVpaperChalleng 質問コメント等がありましたらメールまで． Mail ： cvpaper.challenge@gmail.com
cvpaper. challenge
コンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦。論文読破・まとめ・アイディア考案・議論・実装・論文執筆に至るまで広く取り組み、凡ゆる知識を共有します。 computer vision pattern recognition cvpr machine learning survey eccv cvpr2020 deep learning artificial intelligence top conference iccv cvpaper.challenge eccv2018 nips cvpr2019 cnn cvpr2018 video recognition transformer prmu neural networks convolutional neural networks nerf vision and language video neural fields f
A survey of machine learning for big data processing - EURASIP Journal on Advances in Signal Processing
Review Open access Published: 28 May 2016 A survey of machine learning for big data processing Junfei Qiu1, Qihui Wu1, Guoru Ding1, Yuhua Xu1 & …Shuo Feng1 Show authors EURASIP Journal on Advances in Signal Processing volume 2016, Article number: 67 (2016) Cite this article There is no doubt that big data are now rapidly expanding in all science and engineering domains. While the potential of thes
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http://arxiv.org/pdf/1804.06655
Beyond Intra-modality Discrepancy: A Survey of Heterogeneous Person Re-identification
【2015.05】cvpaper.challenge@CVPR2015
arXiv:1605.08247v1 [cs.CV] 26 May 2016
A Survey of Topic Modeling in Text Mining