産総研片岡裕雄(@HirokatuKataoka)と電機大中村研(http://www.is.fr.dendai.ac.jp/ )による合同プロジェクト「cvpaper.challenge」です． 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

1. cvpaper.challenge
Twitter@CVPaperChalleng
http://www.slideshare.net/cvpaperchallenge

2. cvpaper.challengeについて
• コンピュータビジョン(CV)分野のサーベイをするチャレンジ
– 読み方：cvpaper.challenge (シーブイペーパー ドット チャレンジ)
– 読む分野：CV，パターン認識(PR; Pattern Recognition)，画像認識，画像
処理，機械学習(ML; Machine Learning)
– 2015年5月7日∼
– 東京電機大学中村研メンバーと片岡裕雄(産総研)により構成される約10
名のグループ

3. 知識のインプットは重要だが，なかなかできない
– 学部・大学院生
• 研究時間とのトレードオフ，経験値があまり多くない
– 研究者・技術者
• とにかく忙しい
– それ以外のCV分野に興味ある人
• CVに興味あっても分野外の論文を読むために時間を要する，やはり忙しい
背景
=> 知識を体系化・共有したらすぐに先端技術を把握可能？

4. 602

5. 602
cvpaper.challenge最初のチャレンジ
CVPR2015の論文
計
本を完全読破

6. 最初のチャレンジ
• トップ会議CVPR2015(*1)の論文602本を完全読破する！
– トップ会議を網羅的にまとめることで現在のCV分野全体を俯瞰
– 論文は精読・斜め読みどちらも含み，段階的に
①概要や論文・動画などのリンクを書き出す => Twitterで共有
②研究内容によるクラス分類により分野の動向を把握 => 中で議論
③ドキュメントにまとめて共有 => SlideShareで共有
*1: コンピュータビジョン分野の最難関と言われる会議．CVPR2015の採択率は28%．数字
はもちろんだが，世界のトップ層が投稿した中での数字であるため競合が激しい．

7. 最先端の例：DynamicFusion
• リアルタイムで高精細な3Dモデルを構築

8. 最先端の例：GoogLeNet
Googleが提案した最新鋭の深層学習モデルで22層構成

9. チャレンジの動機 1
• 日本人研究者はサーベイが足りない！？
– よく言われる
– そうは思わない(読んでる人は読んでる)けど，世界水準で見るともっと
もっと読んでると言われる
– 海外大学の(院生含めた)研究者は年間数百本読んでると言われる
(日常的に論文を話し，ラボ内メーリスでも論文を紹介し合っている)
• 世界水準で最先端の技術を把握しよう！
– 最先端を知らないと天才でない限りそれを超える最先端はできない
– 恐ろしいことに，知識がないと既存研究の劣化版を作りかねない

10. チャレンジの動機 2
• 学部生・大学院生にこそ，最先端を知ってほしい
– 単純に，スゴイ技術は面白い！
– 自分の後悔
• 修士論文執筆までトップ会議の存在すら知らない状態
• 博士課程に入るまで英語論文もほとんど読んでいなかった
• 共有により作業効率や論文カバー率を飛躍的に高める
– クラウドの時代なので作業を共有
– インプットとアウトプットの回転効率を飛躍的に高める

11. ドイツで見てきた研究者の話
• 年間500本以上の論文を読む研究者
– 研究に関してはその分野の第一人者
– 気になった論文の手法は実装して検証する
– デスクには論文が200本くらい束になっていて，その中のどこに何があ
るのか把握しているみたいだった
– 議論も的確
– とにかく圧倒された．．．
=> 第一人者と言われる人はサーベイでも，実装でも
それ相当の量をこなしている

12. 日本の研究協力者の話
• 知識をとにかくインプット
– やはり，第一人者に引けを取らずかなりの本数読んでいる
– 論文管理ソフト内には何本の論文が入っているんだろう
– 議論の時にも何かしら知識にリンクした論文が出てくる
• インプットしたらアウトプット
– アイディアを考えている
– 常に周囲の人と議論することを怠らない
– 自ら発信するための時間を惜しまない
=> 常にインプットしてアウトプットを繰り返す
自分から発信して提供することも大事にする

13. とにかくやってみる！
• トップ会議論文を全部読んで，体系化したら何が起こる？
– なんか面白いことができる？
– 研究のセンスが磨ける？
– ただ知識が身につくだけ？
– トップ会議に通せる？
– トップ研究者になれる？
=> 明日，あなたにも起こるかもしれない！

14. ご質問・コメント等ありましたら，cvpaper.challenge@gmail.com / Twitter@CVPaperChallengまでお願いします．