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ポアソン画像合成
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ポアソン画像合成(Poisson Blending)の基本知識とアルゴリズムについての技術紹介スライドです.
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2019/2/23 ステアラボ人工知能シンポジウム2019 https://stair.connpass.com/event/113616/ での招待講演資料です。 大層なタイトルですが前半は「Deep Learning による視覚×言語融合の最前線」と題して喋っている講演のダイジェスト版です。Acadexit した4つの理由はその後のパネルディスカッションにつなげるための頭出し程度の分量です。
これからの Vision & Language ~ Acadexit した4つの理由
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Domain Adaptationについてこれまでの発展と動向をまとめたサーベイ資料です。Adversarial Learning(敵対学習)が用いられたり、セマンティックな情報を保持するためにReconstruction-LOSSが導入されたり、今年のICMLではクラス重心を用いた手法が提案されたりと、目覚ましい発展を続けています。
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第二回 Deep Learning Acceleration 勉強会(DLAccel #2) での発表資料 https://idein.connpass.com/event/139074/ 高速化技術を下記の6観点で紹介 - 畳み込みの分解 (Factorization) - 枝刈り (Pruning) - アーキテクチャ探索 (Neural Architecture Search; NAS) - 早期終了、動的計算グラフ(Early Termination, Dynamic Computation Graph) - 蒸留 (Distillation) - 量子化 (Quantization)
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「夏のトップカンファレンス論文読み会」発表資料です。 Speaker Deck版: https://speakerdeck.com/shinya7y/active-convolution-deformable-convolution
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SSII2019 企画セッション「画像センシング技術の最先端」 6月12日(水) 11:20~12:05 (メインホール) 三次元点群とは、三次元形状をその表面上の各点座標値の集合によって表現するデータ形式です。各点は順不同、かつ点の密度や総数が一定とは限らないという三次元点群の性質から、画像での深層学習の知見を直接応用することは難しいとされてきました。本発表では、PointNet 以降急速に発展した点群深層学習に関する研究の流れをまとめるとともに、実アプリケーションへの応用につながるような研究事例の紹介を行います。
SSII2019企画: 点群深層学習の研究動向
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cvpaper.challenge の メタサーベイ発表スライドです。 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。論文サマリ作成・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。 http://xpaperchallenge.org/cv/
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動画認識における代表的なモデル・データセット(メタサーベイ)
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2022/7/1 Deep Learning JP http://deeplearning.jp/seminar-2/
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これは今日の研究室でのゼミで使用したスライド(一部改変)です. 研究意欲の促進のためのスライドで,「どう研究を進めればいいか」ということのつぶやきです. 対したスライドではありませんし,アップロードテストだと思ってください. よろしくお願いします.
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Jue Wang, Wentao Zhu, Pichao Wang, Xiang Yu, Linda Liu, Mohamed Omar, Raffay Hamid, " Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding" CVPR2023 https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Wang_Selective_Structured_State-Spaces_for_Long-Form_Video_Understanding_CVPR_2023_paper.html
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
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Toru Tamaki
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
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CRI Japan, Inc.
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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iPride Co., Ltd.
Key topics covered: - Understanding Ballerina's role in integrations: features and advantages - Designing and implementing REST APIs for integration - Designing and implementing GraphQL services with Ballerina - Monitoring and observing applications - Introduction to data integration
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
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WSO2
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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iPride Co., Ltd.
This is an introduction to MAPPO's paper.
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
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atsushi061452
Syed Talal Wasim, Muzammal Naseer, Salman Khan, Ming-Hsuan Yang, Fahad Shahbaz Khan , "Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Grounding" arXiv2024 https://arxiv.org/abs/2401.00901v2
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
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Toru Tamaki
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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iPride Co., Ltd.
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論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
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LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
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Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
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新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
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論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
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Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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ポアソン画像合成
1.
あるまじろ
2.
3.
4.
•サイズ調整 •コントラスト調整 •露光調整 •ぼかし調整
5.
6.
合成画像 (重ねて置いただけ) 合成画像 (ポアソン画像合成)
7.
貼り付けただけ ポアソン画像合成
8.
fp fq3 fq1 fq4 fq2 gp
gq3 gq1 gq4 gq2 )()()()( )()()()( 4321 4321 qpqpqpqp qpqpqpqp gggggggg ffffffff 貼り付け先画像 切り取り元画像 ポアソン画像合成の原理 ポアソン方程式
9.
fp ・・・・・ 収束するまで繰り返し fp fp 4 )( 4 1 4 1 i qip i qi p ggf f
10.
研究方針 ポアソン画像合成 更なる高速化 動画への応用 俳句からの画像生成 ポアソン画像合成 + テクスチャ合成 インペインティング(画像修復)の応用
11.
参考画像 • https://www.flickr.com/photos/tasselflower/8554799296
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