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WWDC24
www.slideshare.net/SSII_Slides
6/9 (木) 14:45~15:15 メイン会場 講師:石井 雅人 氏(ソニーグループ株式会社) 概要: 機械学習技術の急速な発達により、コンピュータによる知的処理は様々なタスクで人間に匹敵あるいは凌駕する性能を達成してきた。一方、このような高い性能は大量かつ高品質な学習データによって支えられており、多様化する機械学習応用においてデータの収集コストが大きな導入障壁の1つとなっている。本講演では、少ないデータやラベルから効率的に学習するための様々な技術について、「足りない情報をどのように補うか?」という観点から概観するとともに、特に画像認識分野における最新の研究動向についても紹介する。Read less
SSII2020 技術動向解説セッション SS2 6/11 (木) 14:30〜15:00 メイン会場 (vimeo + sli.do) 3次元モデルのレンダリングを深層学習に組み込むこと(≒ 微分可能レンダリング)で、3次元空間のパラメータを2次元画像上の損失関数に基づいて最適化することが可能となり、2次元画像からの物体の3次元再構成の学習や敵対的3Dモデルの生成などが実現できる。この技術は、複数の大手企業がライブラリを公開するなど近年急速に注目を集めている。本講演では、微分可能レンダリングの基本的な考え方と、その様々な応用例を紹介する。Read less
[DL輪読会]Grokking: Generalization Beyond Overfitting on Small Algorithmic Datasets
[DL輪読会]PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metr...
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