物体認識 (Object Recognition) 【画像分類】
1. 物体認識 (Object Recognition) とは [概要] 物体認識 (Object Recognition)とは，中央に注目物体が1つ映っている物体中心画像を入力として，機械学習モデルを用いて，画像中の注 続きを読む…
投稿者: Masaki Hayashi
「CVML エキスパートガイド」の管理人です．コンピュータビジョンの研究者です．動画の認識の業績が多いですが，論文に表れていないところでも，様々なコンピュータビジョン系の企業向けの研究コンサルも行なってきたこともあり，守備範囲はかなり広いです．
後進の教育や，学習教材の作成への情熱も高いです．みなさんと一緒に日本のコンピュータビジョン業界や周辺業界を，楽しく業界を盛り上げていきたいです．
同時研究(concurrent work)
1. 同時研究とは 同時研究(concurrent work)とは，同時期に並行的に研究された，同じ目的・手段の研究（業績）同士のことをいう．「提案したアイデアがまるまる被った研究(=論文)同士」を，ジャーナルや国際会議 続きを読む…
同時研究(concurrent works)は，なぜディープラーニング界隈だと発生しやすい？【Q and A記事】
1. Question 「ディープラーニング界隈では，なぜ同時研究が発生しやすいのか？」という疑問に対して，この記事では管理人なりの回答を行う． また，その回答に付随する話として，同時研究が多発しやすい，我々ディープラー 続きを読む…
one-hot ベクトル [ディープラーニングの文脈で]
1. one-hot ベクトルとは [概要] one-hot ベクトル とは，K次元ベクトルのうち1つの次元だけが1であり，他の次元の値は全て0であるベクトル表現である．ベクトルは略して，one-hot 表現 (one- 続きを読む…
ImageNet データセット 【画像認識】
1. ImageNet データセットとは [概要] ImageNet とは，約1419万枚の大量の物体画像に対して「WordNetに沿った物体クラスラベル」と「画像中の物体ROIのバウンディングボックス」をアノテーション 続きを読む…
R-CNN (Region-CNN)
1. R-CNN (Region-CNN)とは [概要] R-CNN (Region-CNN)とは，2ステージ構成で，Coarse-to-Fineな予測を行う，2ステージ型 物体検出である [Girshick et al 続きを読む…
一般化 (Generalized) 【CVML 論文の検索キーワード 3】
1. 一般化 (Generalized) とは 一般化(Generalized) ○○というタイトル中のキーワードと，その場合の研究パターンについて紹介を行う🔍CVML論文の検索キーワードの第3回目の記事である．「一般化 続きを読む…
スクラッチからの学習 (learn from scratch)
1. スクラッチからの学習 (learn from scratch) とは [概要] スクラッチからの学習 (train from scratch)とは，大規模なディープニューラルネットワーク (DNN)の学習において， 続きを読む…
CIFAR-10 データセット
1. CIFAR-10 データセットとは [概要] CIFAR-10 データセットとは，クラスラベル付きの小さな画像群で構成される，物体認識向けのデータセットである ． ホームページ CIFAR (読み方はスィー・ファー 続きを読む…
Transformer と seq2seq with attention の違いは？[系列変換モデル]【Q and A 記事】
1. Question 系列変換モデルであるTransformer と seq2seq with atteniton の違いは？ という疑問について，管理人なりの回答(もとい両者の比較)を答えたい． つまり，新旧2つの系 続きを読む…