ついに出た！本当にDETR！ 物体検出の革新的なパラダイム | AI-SCHOLAR.TECH

2020/06/08 5 users パラダイム Transformer 物体検出 要点 人手

3つの要点 ✔️ ついにTransformerを物体検出に応用 ✔️ End-to-endなモデルを実現し、人手による設計を削減 ✔️ 物体検出を直接的な集合予測問題として再定義 End-to-End Object Detection with Transformers written by Nicolas Carion, Francisco Massa, Gabriel Synnaeve, Nicolas Usunier, Alexander Kirillov, Sergey Zag... 続きを読む

機械学習アルゴリズムを進化的検索で全自動生成する AutoML-Zero | AI-SCHOLAR.TECH

2020/04/04 15 users ニューラルネットワーク 先入観 要点 機械学習アルゴリズム

3つの要点 ✔️ AutoML-Zeroは基本的な数学演算の操作だけで、完全な機械学習アルゴリズムを自動的に発見 ✔️ Back Propagationで学習するニューラルネットワークすら発見 ✔️ 人間の先入観に捉われない新たな解法の創造に期待が持てます。 AutoML-Zero: Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch written by Esteban... 続きを読む

1行のコードで自動的に学習！機械学習を自動化するAutoMLの最新論文！ | AI-SCHOLAR.TECH

2020/04/02 14 users AutoML 機械学習 学習 最新論文 コード

3つの要点 ✔️ テーブルデータを自動で学習し、高パフォーマンスを発揮するAutoMLフレームワーク ✔️ 既存のAutoMLフレームワークがモデルとハイパーパラメータの選択を重視している一方、本手法は複数のレイヤーを使ってモデルのアンサンブルとスタッキングを行っている。 ✔️ この論文では、主要なAutoMLフレームワークの比... 続きを読む

GANの進化形現る! 幾何学を利用した新たなモデル「Sphere GAN」理論 | AI-SCHOLAR.TECH

2019/06/02 25 users GaN 幾何学 理論 応用範囲 参考論文

現在、様々な画像認識技術において”GAN”が利用されるようになり、その応用範囲はめざましいものがあります。新しく発表された「Sphere GAN」では幾何の理論を基に構成することで次元数を引き上げ、計算精度の向上を実現しています。 参考論文 : Sphere Generative Adversarial Network Based on Geometric Moment Matchi... 続きを読む

点群における3Dターゲット検出の新しいフレームワークVoteNet、2つのデータセットで最高精度を更新 | AI-SCHOLAR.TECH

2019/05/08 15 users 精度 点群 論文 データセット コンパクト

3Dターゲット検出のための新しいフレームワーク、VoteNetが提案されました。VoteNetは2D検出器に頼ることなく生データを直接処理します。設計が単純で、モデルがコンパクトで効率が高く、実験では2つの実際の3Dスキャンデータセットで最先端の3D検出精度を達成しています。 論文：Deep Hough Voting for 3D Object Detec... 続きを読む