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
ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognitionharmonylab
出典: Jiankang Deng, Jia Guo, Niannan Xue, Stefanos Zafeiriou : ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition, Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition (2019)
公開URL:https://arxiv.org/abs/1801.07698
概要 : 顔認識のための畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)の課題は識別力を高める適切な損失関数を設計することです。本論文では、顔認識のための識別性の高い特徴量を得るために、Additive Angular Margin Loss (ArcFace)を提案します。一般的な顔認識ベンチマークから1兆ペアの大規模データセットなどを用いて、最先端顔認識技術との比較実験を行いました。結果は、従来手法を凌駕する精度を持つことが明らかになりました。
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。
近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
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/
ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognitionharmonylab
出典: Jiankang Deng, Jia Guo, Niannan Xue, Stefanos Zafeiriou : ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition, Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition (2019)
公開URL:https://arxiv.org/abs/1801.07698
概要 : 顔認識のための畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)の課題は識別力を高める適切な損失関数を設計することです。本論文では、顔認識のための識別性の高い特徴量を得るために、Additive Angular Margin Loss (ArcFace)を提案します。一般的な顔認識ベンチマークから1兆ペアの大規模データセットなどを用いて、最先端顔認識技術との比較実験を行いました。結果は、従来手法を凌駕する精度を持つことが明らかになりました。
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。
近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
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/