ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement LearningPreferred Networks
Introduction of Deep Reinforcement Learning, which was presented at domestic NLP conference.
言語処理学会第24回年次大会(NLP2018) での講演資料です。
http://www.anlp.jp/nlp2018/#tutorial
文献紹介:Selective Feature Compression for Efficient Activity Recognition InferenceToru Tamaki
Chunhui Liu, Xinyu Li, Hao Chen, Davide Modolo, Joseph Tighe; Selective Feature Compression for Efficient Activity Recognition Inference, Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2021, pp. 13628-13637
https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/html/Liu_Selective_Feature_Compression_for_Efficient_Activity_Recognition_Inference_ICCV_2021_paper.html
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement LearningPreferred Networks
Introduction of Deep Reinforcement Learning, which was presented at domestic NLP conference.
言語処理学会第24回年次大会(NLP2018) での講演資料です。
http://www.anlp.jp/nlp2018/#tutorial
文献紹介:Selective Feature Compression for Efficient Activity Recognition InferenceToru Tamaki
Chunhui Liu, Xinyu Li, Hao Chen, Davide Modolo, Joseph Tighe; Selective Feature Compression for Efficient Activity Recognition Inference, Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2021, pp. 13628-13637
https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/html/Liu_Selective_Feature_Compression_for_Efficient_Activity_Recognition_Inference_ICCV_2021_paper.html
文献紹介:Benchmarking Neural Network Robustness to Common Corruptions and Perturb...Toru Tamaki
Dan Hendrycks, Thomas Dietterich, Benchmarking Neural Network Robustness to Common Corruptions and Perturbations, ICLR2019
https://openreview.net/forum?id=HJz6tiCqYm
文献紹介:2D or not 2D? Adaptive 3D Convolution Selection for Efficient Video Reco...Toru Tamaki
Hengduo Li, Zuxuan Wu, Abhinav Shrivastava, Larry S. Davis; 2D or not 2D? Adaptive 3D Convolution Selection for Efficient Video Recognition, Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2021, pp. 6155-6164
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/html/Li_2D_or_not_2D_Adaptive_3D_Convolution_Selection_for_Efficient_CVPR_2021_paper.html
Material of year-end seminar of Social Intelligence Research Team of artificial intelligence research center of National Institute of Advanced Industrial Science and Technology.
25. ノンローカルミーンフィルタ
25
Buades CVPR 2005
画像
注目
パッチ 類似度
計算
位置u
画素y
注目パッチ
類似度小
→重み小
類似度大
→重み大
空間方向の重みは利用しない
(利用してもよい.)
真値の等しい画素を平均する
構造(パッチ)が似ている画素の真値は等しいと仮定
ノンローカルフィルタ
j
jip
j
j
T
jip
nl
i
G
G
x
)(
)(
ˆ
yy
ycyy
26. 処理例
26
入力画像 バイラテラルフィルタ ノンローカルミーンフィルタバイラテラルフィルタノンローカルミーンフィルタ
Paris et al, A Gentle Introduction to Bilateral Filtering and its Applications
●http://people.csail.mit.edu/sparis/siggraph07_course/
Buades et al, Non-Local Means Denoising
●http://www.ipol.im/pub/art/2011/bcm_nlm/
28. 高性能デノイジング
28
BM3D (Block-matching and 3D) filter,
Dabov et al, Image denoising by sparse 3d transform-domain collaborative filtering, TIP2007
●http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/
LSSC (learned simultaneous sparse coding)
Mairal et al, Non-local sparse models for image restoration, ICCV2009
PLOW (Patch-based Locally Optimal Wiener Filtering for Image Denoising)
Priyam et al, Patch-based Near-Optimal Image Denoising, TIP 2012
●http://users.soe.ucsc.edu/~priyam/PLOW/
パッチベース・ノンローカルアプローチ
Zontak et al, Separating Signal from Noise using Patch Recurrence Across Scales, CVPR 2013
http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~vision/MultiScaleDenoising.html
37. ガイデットアップサンプリングの応用例
スペクトル間
の相関
ガイデットアップサンプリング
(He et. al., ECCV2010)
マルチスペクトル
CFA
G R G Or G
B G Cy G B
G Or G R G
Cy G B G Cy
G R G Or G
38
初期補間
ガイド画像
Y.Monno et al. , “Multispectral demosaicking using guided filter”, EI2011.
ガイド画像はどうするの?
→ マルチスペクトルデモザイキング
44. 入力低解像度
パッチ𝒚
カップリングを学習
46
He et al, Beta Processing Dictionary Learning for Coupled Feature Space with Application to Single
Image Super Resolution, CVPR 2013
(●http://web.eecs.utk.edu/~lhe4/)
自然画像
データベース
高解像用辞書 𝑫 𝑯
学習
低解像用辞書 𝑫 𝑳
学習
スパース係数間の
カップリングMを学習
𝜶 𝑯 = 𝑴𝜶 𝑳
𝒙 = 𝑫 𝑯 𝜶 𝑯
𝒚 = 𝑫 𝑳 𝜶 𝑳
出力高解像度
パッチ𝒙
高解像係数
変換
低解像用
辞書 𝑫 𝑳
スパース係数
推定
高解像用
辞書 𝑫 𝑯
高解像度
パッチ再構成
𝜶 𝑳
𝑴𝜶 𝑳
𝑫 𝑯 𝑴𝜶 𝑳
45. 機械学習(Deep learning)
48
Schuler et al, A machine learning approach for non-blind image deconvolution, CVPR2013
(●http://webdav.is.mpg.de/pixel/neural_deconvolution/)
Gao et al, Restricted Boltzmann Machine Approach to Couple Dictionary Training for
Image Super-Resolution, ICIP2013.
Vincent et al, Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders,
ICML2008
Nakashika, et al, High-frequency Restoration Using Deep Belief Nets for Super-resolution,
International Conference on Signal Image Technology & Internet-Based Systems 2013.