You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話Yusuke Uchida
第7回全日本コンピュータビジョン勉強会「CVPR2021読み会」(前編)の発表資料です
https://kantocv.connpass.com/event/216701/
You Only Look One-level Featureの解説と、YOLO系の雑談や、物体検出における関連する手法等を広く説明しています
You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話Yusuke Uchida
第7回全日本コンピュータビジョン勉強会「CVPR2021読み会」(前編)の発表資料です
https://kantocv.connpass.com/event/216701/
You Only Look One-level Featureの解説と、YOLO系の雑談や、物体検出における関連する手法等を広く説明しています
cvpaper.challenge の Meta Study Group 発表スライド
cvpaper.challenge は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です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。2019の目標「トップ会議30+本投稿」「2回以上のトップ会議網羅的サーベイ」
http://xpaperchallenge.org/cv/
cvpaper.challenge の Meta Study Group 発表スライド
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http://xpaperchallenge.org/cv/
[DL輪読会]Blind Video Temporal Consistency via Deep Video Prior
第1回NIPS読み会・関西発表資料 篠崎
1. Synthesizing the preferred inputs
for neurons in neural networks
via deep generator networks
Takashi Shinozaki
CiNet, NICT
Nov 12, 2016
tshino@nict.go.jp
2. 紹介論文
• A. Nguyen, A. Dosovitskiy, J. Yosinski, T. Brox, J. Clune
• “Synthesizing the preferred inputs for neurons in
neural networks via deep generator networks”
• メインはワイオミング大学
• フライブルク大学の可視化技術がベース
• Dosovitskiy & Brox 2016 arXiv
• “Generating images with
perceptual similarity metrics
based on deep networks”
7. 可視化の為の生成モデル
• これまでの生成モデル
• Probabilistic model [Lee+2009]
• Auto-encoder [Alain+2014]
• Stochastic model [Kingma+2014]
• Recurrent networks [Theis+2015]
• Generative Adversarial Network (GAN)
• [Goodefellow+2014]
• 最近の流行、特にDCGAN
• Deep Convolutional GAN [Radford+2015]
8. Ex. Arithmetics over semantic space
• Radford et al., 2016
• “Unsupervised Representation Learning with Deep
Convolutional Generative Adversarial Networks”
14. ネットワーク詳細 (1/2)
• 前段階でGenerator Gを学習
• VAEGAN的学習?
Real
or
Fake
圧縮表現
yi=E(xi)
生成画像
G(yi)
元画像
xi
Discriminator
D
Comparator
C
Encoder
E
Generator
G
生成画像
C(G(yi))
C(xi)
判別結果
D(G(yi))
D(xi)
比較
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