RT @PINTO03091: 2D RGB 画像からの 3Dハンドトラッキングのアイデア。 Offline (GAN) と Online Real-time (RegNet) の処理を組み合わせる。 "It referenced paper of GANerated Hands for Real-Time 3D Hand Tracking from Monocular RGB." github.com/Ninebell/Ganer…
posted at 13:18:20
RT @pooneil: 「赤池情報量規準AIC」www.amazon.co.jp/dp/4320121902 を読んでたら2章で赤池弘次氏本人が「脳の働きとしてのモデリング」ということを書いていておお！と思った。たとえば「統計的推論を実行する際の脳の最も重要な役割が、観測の興味ある構造を低季節に表現するモデルの提案であるという事実」
posted at 13:16:43
RT @PINTO03091: Tensorflow実装による単眼カメラのDepth推定モデル。 Pre-Trainedモデルの公開有り。 Tensorflow implementation(unofficial) of "Digging into Self-Supervised Monocular Depth Prediction" github.com/FangGet/tf-mon…
posted at 13:16:37
RT @hampen2929: TrackNetを試してみた 入力は予測したいフレームとその直前2枚を合わせた3枚の画像 コートがオーストラリアンオープンとかUSオープンみたいに青色でかつ出来るだけコートの上から撮ってるような動画だと検出しやすい トラッキングも含めてやればもう少しまともになりそう arxiv.org/abs/1907.03698 pic.twitter.com/O3TOCiCLPe
posted at 13:09:50
RT @shinmura0: この論文面白い！テニスボールだけではなく、バトミントンの羽もトレースすることが可能。今まで見たトレースは割と大きいものだったので、小さいものもトレースできるのは驚き。 検出漏れもあるようだが、カルマンフィルターで補強すれば、100パーセントの検出精度も夢じゃない。 twitter.com/hampen2929/sta…
posted at 13:09:27
RT @ninjalgogo: @yearman 彼らは人間の要約の仕方と比較したいわけでないので、構わない。飛行機もある段階で鳥から離れて実用化された。ただ、違いは飛行機の場合は、流体力学やほかの物理学が基礎にあるので、なぜ飛ぶかが分かってるけど、AIは分からんことが（将来的に）問題。
posted at 12:33:35
RT @yearman: 人間が文章を要約するときに心理的に何をしているのかはあまり分かってない一方、自然言語処理の技術で要約の自動生成は進んでいる。それては質の良い要約が作れたとして、人間の要約も同じことをしているか？
posted at 12:33:31
RT @U_irie: 映画のAI監修・東京大学大学院 工学系研究科・松尾豊教授と私の対談です。 ↓ 映画『AI崩壊』完全ナビ AIが浸透した10年後の日本の姿に迫る！ m.youtube.com/watch?feature=…
posted at 12:15:30
RT @kachoubaka_d: ／ #ドラマ課長バカ一代 第二話 場面写真を一挙公開！！ ＼ 〜あらすじ〜 商品開発部の課長補佐代理心得に昇格した八神。開発部では新商品の洗濯機「洗えん坊将軍」の開発を進めていた。そんな矢先、八神にとんでもない不運が降りかかる。 pic.twitter.com/qgGspb6Aln
posted at 12:15:08
RT @LunarModule7: SNSの位置バレが生死に直結する例 / “スマホの「自分撮り」画像が原因で部隊が全滅…米海兵隊の対抗演習 - Togetter” htn.to/HoG8TocnNd
posted at 12:14:56
RT @HironakaKenichi: 渡辺澄夫著「ベイズ統計の理論と方法」5.1 マルコフ連鎖モンテカルロ法 www.slideshare.net/ken1hiro/51-22… 本日@physics303さん主催の渡辺ベイズ輪読会に参加してきました。今回は私の担当回だったのですが、いろいろ議論できて楽しかったです。発表資料を公開しておきます。
posted at 12:03:12
RT @shion_honda: Analyzing Learned Molecular Representations [Yang+, 2019, JCIM] Message passingが往復しないように有向エッジに基づくMPに改良したD-MPNNを提案し、オープン/独自の計35のデータセットで網羅的な評価を行った。scaffold/time splitの比較もした。 pubs.acs.org/doi/abs/10.102… #NowReading pic.twitter.com/l8DuKGSEHe
posted at 12:01:56
最短経路問題総特集！！！～BFSから拡張ダイクストラまで～ qiita.com/ageprocpp/item… #Qiita
posted at 11:23:00
RT @genkuroki: #統計 添付画像は www.slideshare.net/KojiKosugi/201… より。適切な文脈で適切な意味で「真の分布」とか、「ベイズはパラメータが分布してる」と言うことには問題がないので、結局のところ理解しているかどうかが問題なのだと思います。 添付画像に引用した部分はトンデモ。続く twitter.com/kosugitti/stat… pic.twitter.com/iTfZDFM2Ay
posted at 11:10:44
RT @arxiv_org: Self-supervised visual feature learning with curriculum. arxiv.org/abs/2001.05634 pic.twitter.com/miORMRppDG
posted at 11:06:45
RT @TJO_datasci: それぞれ「偽陽性・偽陰性」と言えばおしまいのはずのものを「第一種・第二種の過誤」と言い換えることによって分かりにくくするライフハック ja.wikipedia.org/wiki/%E7%AC%AC… pic.twitter.com/xJRK95XXqP
posted at 07:51:25
RT @StaPriEG2: これ！is！wanted！ 自然言語処理と機械学習を利用し、英語のニュースサイトの記事から大げさな表現のセンテンスを黒塗/削除してくれるSafari機能拡張「News Shield」がリリース。 applech2.com/archives/20200…
posted at 07:48:20
RT @motcho_tw: 学校で「学んでしまう」三大数学活動にとってよくないこととは ①間違ってはいけない ②早く解かなければならない ③アホみたいな解き方をすることは恥ずかしい（美しく解かねばならない） 辺りだろうか 逆に言えばこれらから解放された（これらに縛られていたと気づいた）瞬間から数学が楽しくなった
posted at 07:48:12
RT @yutakashino: MRI Segmentation of the Human Brain: Challenges, Methods, and Applications buff.ly/2NAUovW MRI画像の3Dモデル，画像ピクセルを部位ごとにセグメンテーションする必要がありその手法レビュー．ピクセル毎の強度をMRFで判別ですか．最近は解剖学的知見を事前知識として利用するそう．
posted at 07:42:57
RT @yukky_saito: 点群DNN、3D DNN入門 -3DYOLO, VoxelNet, PointNet, FrustrumPointNetなどなど qiita.com/arutema47/item… #Qiita
posted at 00:01:01