機械学習とかコンピュータビジョンとか

CVやMLに関する勉強のメモ書き。

2019-03-01から1ヶ月間の記事一覧

TensorMask: A Foundation for Dense Object Segmentationを読んだのでメモ

はじめに TensorMask: A Foundation for Dense Object Segmentationを読んだのでメモ. 気持ち 色々と細かく書いてあるが内容としては単純で,一言で言えばMask R-CNNのone-stage版と言ったところ.通常の矩形のみで検出するタスクではSSDやYOLOといったsing…

Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detectionを読んだのでメモ

はじめに Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detectionを読んだのでメモ.Object detectionのための新しいbounding box回帰のための誤差を提案. 気持ち 物体検出において正解となるbounding boxのアノテーションの曖昧さを問題…

Weight Standardizationを読んだのでメモ

はじめに Weight Standardizationを読んだのでメモ. 気持ち バッチサイズに左右されない新しい正規化層の提案.BatchNormはミニバッチサイズが小さい時にうまく機能しないことはよく知られていて,代替となるようなバッチサイズに依存しな様々な正規化層は…

Implicit Generation and Generalization in Energy-Based Modelsを読んだのでメモ

はじめに Implicit Generation and Generalization in Energy-Based Modelsを読んだのでメモ.Glowに引き続きopenAIから生成モデルの論文. Energy-Based Models and Sampling 今回はVAEやGANと違い,ボルツマンマシンに代表されるenergy-based modelで高次…

VideoFlow: A Flow-Based Generative Model for Videoを読んだのでメモ

はじめに VideoFlow: A Flow-Based Generative Model for Videoを読んだのでメモ.Generative Flowを使って動画生成をしたよという論文.モチベーションとしてはgenerative flowだから尤度最大化として学習可能という点. VideoFlow 基本的にはGlowを動画用…

Learning Implicitly Recurrent CNNs Through Parameter Sharingを読んだのでメモ

はじめに Learning Implicitly Recurrent CNNs Through Parameter Sharingを読んだのでメモ. soft parameter sharing 基本的な考え方としてはCNNの畳み込みフィルタを基底となるフィルタの線型結合で表現し,基底を各層で共有すればパラメータ数を減らせる…