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block slides. title Modeling Photo Composition and its Application to Photo Re-Arrangement. authors Jaesik Park et al. conference ICIP p 実験の結果、従来手法で扱われている三分割法などを定義することなく表現することに成功。. timestamp title Image Generation from Scene Graphs. adobe illustrator cc 2018 application leid 自由 Justin Johnson et al. conference CVPR p 物体同士の関係を表すScene Graphsから画像を生成する手法の提案。. 初めに、Scene Graphsを処理するネットワークによってScene Graphsを表現するベクトルを取得し、そこから画像のレイアウトを作成する。.
次にレイアウトからCRN 参考文献 を用いて画像を作成する。. title SketchMate: Deep Hashing for Million-Scale Human Sketch Retrieval. authors Peng Xu, et al. p スケッチ検索のためのディープハッシングフレームワークの提案。3. p 従来のスケッチ認識タスクに従う代わりに、より困難な問題のスケッチハッシュ検索を行う。ネットワークをスケッチ認識のために再利用することもでき、どちらも高パフォーマンス。大規模なデータセットを利用することで、従来の文献ではあまり研究されていなかった、スケッチのユニークな特性を見出す。.
pdf” 論文. title MakeupGAN: Makeup Transfer via Читать Adversarial Networks. authors Huiwen Chang et al. p ソース画像のメイクをターゲット画像へ転写やメイクの除去をする研究。. p Youtubeのメイクチュートリアルの動画から、枚のメイクなし画像と枚のメイクあり画像を収集。. title The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric. authors Richard Zhang et al. p 2枚の画像の類似度を表す指標は数多く提案されているが、その類似度は必ずしも人間の知覚と一致していない。.
p データセットとして、画像に様々な加工を施したデータを人間に類似度を評価してもらったものを作成。. title How to Make an Image More Memorable? Deep Style Transfer Approach. authors Aliaksandr Siarohin et al. conference ICMR p スタイルトランスファーによって画像をより記憶に残るようにする研究。. p 提案手法によって選択したスタイル画像を用いた際のスコア上昇は、全スタイル画像の平均上昇スコアよりも大きいことを示した。.
authors Spyros Gidaris, Praveer Singh, Nikos Komodakis. conference ICLR 評価タスクはImageNetで表現学習を行ったのち、ImageNet, PascalVOC, Placesでfine-tuningを行う。一枚画像からの表現学習としてはほとんどのタスクで現時点のSoTA。. title Non-local Neural Networks. authors Xiaolong Wang et al. 行動認識＠Kineticsでは非常に高い精度を達成。Instance segmentationやkey point detectionなどのタスクでも汎用的に効果を発揮。. 効果のインパクトがすごい。学習曲線からもうまくいっていることが明らか。C2Dに対してspace-timeにnon-local blockを適用すると3Dconvよりも時系列方向への拡大として効果があったのが興味深い。.
結局残差を用いたnon-local blockを使用していたので、単純にnon-local layerのみでの性能もきになる。. adobe illustrator cc 2018 application leid 自由 Fashion Forward: Forecasting Visual Style in Fashion. authors Ziad Al-Halah et al. conference ICCV p ファッションの流行遷移をCV的アプローチによって予測する研究。. title Towards Open-Set Identity Preserving Face Synthesis. authors Jianmin Bao, et al. p 顔画像からidentityとattributesを別々に再構成する、GANに基づいたOpen-Set Identity Generating Adversarial Networkの提案。 face synthesis キヤノンmpナビゲーター windows10. p 顔の正面化、顔属性モーフィング、 face adversarial example detectionなど、より広範なアプリケーションに応用可能。.
title End-to-End Multi-Task Learning with Attention. authors Shikun Liu, Edward Johns, Andrew J. conference submitted to ECCV p グローバル特徴プールを含む単一の共有ネットワークと、end-to-endで学習可能なタスク固有のsoft-attention modulesで構成された、multi-task learningアーキテクチャであるMulti-Task Attention Network MTAN の提案。図の a は、セマンティックセグメンテーションと深度推定のタスクのための、学習したアテンションマスクの例。 b は、MTANの概要。.
p MTANによって、グローバル・プールからのタスク固有の機能の学習が可能になると同時に、異なるタスク間で機能を共有できる。本アーキテクチャは、任意のfeed-forward neural network上に構築することができ、実装が簡単かつパラメータ効率が良い。. p CityScapesを用いた実験より、単一タスクとマルチタスク学習の両方でいくつかのベースラインよりも優れている結果。. title Unsupervised Textual Grounding: Linking Ссылка на продолжение to Image Concepts.
authors Raymond A. Yeh, Minh N. Do, Адрес G. p Textual grounding、すなわち画像内のオブジェクトと単語をリンクさせる既存の技法は、教師付きのディープラーニングとして定式化されており、大規模なデータセットを用いてバウンディングボックスを推定する。しかし、データセットの構築には時間やコストがかかるので教師なしの手法を提案。. p ReferIt GameとFlickr30kを用いたベンチマークでそれぞれ7. title Motion-Appearance Co-Memory Networks for Video Question Answering. authors Jiyang Gao, Runzhou Ge, Kan Chen, Ram Nevatia.
p ビデオQAのための、 Dynamic Memory Network DMN のコンセプトに基づいたmotion-appearance comemory networkの提案。本研究の特徴は次の3つである。 1 アテンションを生成するために動きと外観情報の両方を手がかりとして利用する共メモリアテンションメカニズム。 как сообщается здесь multi-level contextual factを生成するための時間的conv-deconv network。 3 異なる質問に対して動的な時間表現を構成するdynamic fact ensemble method。.
p 飛び立wifiダウンロードwindows10 QA特有の属性に基づいている。 1 豊富な情報を含む長い画像シーケンスを扱う。 2 動き情報と出現情報を相互に関連付け、アテンションキューを他の情報に応用できる。 3 答えを推論するために必要なフレーム数は質問によって異なる。. p TGIF-QAの4つのタスクすべてにおいて、最先端技術よりも優れている。. title Context-aware Synthesis for Video Frame Interpolation. authors Simon Niklaus, Feng Liu. p 入力フレームだけでなく、ピクセル単位の文脈情報を用いて、高品質の中間フレームを補間するためのコンテキスト認識手法の提案。まず、プレトレインモデルを使用して、入力フレームのピクセルごとのコンテキスト情報を抽出。オプティカルフローを使用して、双方向フローを推定し、入力フレームとそのコンテキストマップの両方をワープする。最後にコンテキストマップをsynthesis networkに入力し、補間フレームを生成。.
p 従来のビデオフレーム補間アルゴリズムは、オプティカルフローまたはその変動を推定し、それを用いて2つのフレーム間の中間フレームを生成する。本手法では、 2つの入力フレーム間の双方向フローを推定し、コンテキスト認識という方式をとることで精度向上を図る。. p 高品質のビデオフレーム補間実験において、従来を上回る性能。. title Referring Relationships. authors Ranjay Krishna, Ines Chami, Michael Bernstein, Li Fei-Fei. p referring relationshipsを利用して同カテゴリのエンティティ間の曖昧さを解消するタスクの提案。特徴抽出後、アテンションを生成。述語を使用することで、アテンションをシフトさせる。この述語シフトモジュールを介して、subjectとobjectの間でメッセージを反復的に渡すことで、2つのエンティティをローカライズ。. title HDLTex: Hierarchical Deep Learning for Text Classification.
authors Kamran Kowsari, et al. conference ICMLA p テキストの検索や整理のための情報処理方法の改善が必要となっており、文書分類が重要。従来の分類器の性能は、文書の数が増えるにつれて低下傾向にあり、これはカテゴリ数が増加したためだと指摘。そこで、この問題を多クラス分類と見なす従来の文書分類方法とは異なるアプローチを提案。.
title Who Let The Dogs Out? Modeling Dog Behavior From Visual Data. authors Kiana Ehsani, et al. p 犬視点の大規模ビデオデータセットを作成し、このデータを使用した、犬の行動や行動計画のモデル化。次の3つの問題に焦点を当てる。 adobe illustrator cc 2018 application leid 自由 犬の行動予測。 2 入力された画像対から犬のような行動計画を見出す。 3 例えば、歩行可能な表面推定などのタスクについて、学習された表現を利用。.
p 視覚情報からintelligent agent 知的エージェント を直接的にモデリングするタスク。犬の視覚情報を使うことで、行動をモデル化する斬新な取り組み。得られたモデルをAIなどに応用する。特に、歩行可能な表面推定のタスクで良い結果となる。.