ROSCon 2019と併催されたIROS 2019参加報告です。ROSCon 2019参加報告会で報告する予定の内容となります。内容はIROSにおけるROSの位置づけとなります。よろしくおねがいします。
This presentation reports a part of IROS 2019 in terms of ROS. If you want to read this presentation in English, please refer to that as a comment.
Detecting attended visual targets in video の勉強会用資料Yasunori Ozaki
第三回 全日本コンピュータビジョン勉強会(後編)で発表した Detecting attended visual targets in video のまとめ資料です。映像中にいる人物が注意を払っている対象を推定するタスクを解いた話です。コンピュータビジョンや認知科学などに興味がある方はぜひご覧ください。
CVPR2019読み会 (Rethinking the Evaluation of Video Summaries)Yasunori Ozaki
CVPR2019読み会で発表したRethinking the Evaluation of Video Summariesの説明スライドです。論文自体は映像要約全体を分析しており、読み応えがありました。説明スライドがあっているかどうかよくわからないので、詳しくは本人に聞いてください。よろしくおねがいします。
第六回全日本コンピュータビジョン勉強会資料 UniT (旧題: Transformer is all you need)Yasunori Ozaki
第六回全日本コンピュータビジョン勉強会資料です。今回は、 UniT: Multimodal Multitask Learning with a Unified Transformer を紹介します。提案手法であるUniTは自然言語、ビジョン、 Vision and Language のタスクをそれぞれ統一的に解けるTransformer になります。
Detecting attended visual targets in video の勉強会用資料Yasunori Ozaki
第三回 全日本コンピュータビジョン勉強会(後編)で発表した Detecting attended visual targets in video のまとめ資料です。映像中にいる人物が注意を払っている対象を推定するタスクを解いた話です。コンピュータビジョンや認知科学などに興味がある方はぜひご覧ください。
CVPR2019読み会 (Rethinking the Evaluation of Video Summaries)Yasunori Ozaki
CVPR2019読み会で発表したRethinking the Evaluation of Video Summariesの説明スライドです。論文自体は映像要約全体を分析しており、読み応えがありました。説明スライドがあっているかどうかよくわからないので、詳しくは本人に聞いてください。よろしくおねがいします。
第六回全日本コンピュータビジョン勉強会資料 UniT (旧題: Transformer is all you need)Yasunori Ozaki
第六回全日本コンピュータビジョン勉強会資料です。今回は、 UniT: Multimodal Multitask Learning with a Unified Transformer を紹介します。提案手法であるUniTは自然言語、ビジョン、 Vision and Language のタスクをそれぞれ統一的に解けるTransformer になります。
This document provides an overview of POMDP (Partially Observable Markov Decision Process) and its applications. It first defines the key concepts of POMDP such as states, actions, observations, and belief states. It then uses the classic Tiger problem as an example to illustrate these concepts. The document discusses different approaches to solve POMDP problems, including model-based methods that learn the environment model from data and model-free reinforcement learning methods. Finally, it provides examples of applying POMDP to games like ViZDoom and robot navigation problems.
このスライドは、インタラクション分野のトップカンファレンスCHIに設けられたセクションInteract with AIの論文をそれぞれ1枚に要約したものになります。説明可能なAI (XAI) の話やAIによる作業支援の話をまとめています。この内容は CHI 2019勉強会で発表した一部となります。CHI 2019勉強会の内容をもっと知りたい方はこちらのリンクを御覧ください。
http://study.hci.one/event/chi2019/program