2019-06-01から1ヶ月間の記事一覧
gyokan.hatenablog.comの続きです。 5. Implementation details 4つのアーキテクチャ（ResNet-18、 ResNet101 [55]、 DLA-34 [58]、 and Hourglass-104 [30]）で実験します。 ResNetsとDLA-34に関しては、「変形可能な畳み込み層[12]」を用いて修正し、Hourg…
最尤推定（さいゆうすい）が未だに理解できていないので調べます。 最尤推定 Wikipedia（2019/06/23）から引用すると、 最尤推定（さいゆうすいてい、英: maximum likelihood estimation、略してMLEともいう）や最尤法（さいゆうほう、英: method of maximum…
論文を読んでいて、「点推定（point estimation）」という言葉が出てきたが、恥ずかしながら分からなかったので調べてみました。 点推定の定義 Wikipedia（2019/6/22現在）には、こう記載されています。 点推定（てんすいてい、英: point estimation）とは、…
gyokan.hatenablog.com の続きです。 From points to bounding boxes （ポイントからバウンディングボックスまで） 推論時は、最初にヒートマップの各カテゴリのピークを個別に抽出します。我々は値が8連結近傍以上であるすべての応答を検出し、上位100のピ…
gyokan.hatenablog.com の続きです。 "4. Objects as Points" 【バウンディングボックスとキーポイントの関係】 を、カテゴリを有するオブジェクトｋのバウンディングボックスとしましょう。その中心点はです。我々はキーポイント推定量を使ってすべての中心…
gyokan.hatenablog.comの続きです。 "3. Preliminary" を読む 入出力とネットワーク を、幅W、高さHの入力画像とする。 我々の目的は、キーポイントヒートマップ（ここでRは出力ストライド、Cはキーポイントタイプの数）を生成することです。 キーポイントタ…
gyokan.hatenablog.comの続きです。"2. Related work "を読む 関連研究がたくさん出てきます。 Object detection by region classification. （領域分類による物体検出） 最初に成功したディープオブジェクトディテクタの1つであるRCNN [19]は、多数の領域候…
Abstract を読む 【背景】 検出（Detection）は、オブジェクトを画像内の、軸に沿ったボックス（axis-aligned boxes）として識別します。最も成功している物体検出器は、潜在的な物体位置のほぼ網羅的なリストを列挙し、それぞれを分類します。これは無駄で…
背景 「蒸留（Distillation）」に関して、論文"Ravi Teja Mullapudi, Online Model Distillation for Efficient Video Inference."を読んだ。 その中で引用されていたモデル蒸留のために広く使用されている技術の論文として、次の論文を読み進めている。[18]…
背景 「蒸留（Distillation）」に関して、論文"Ravi Teja Mullapudi, Online Model Distillation for Efficient Video Inference."を読んだ。 その中で引用されていたモデル蒸留のために広く使用されている技術の論文として、次の論文を読み進めている。[18]…
背景 「蒸留（Distillation）」に関して、論文"Ravi Teja Mullapudi, Online Model Distillation for Efficient Video Inference."を読んだ。 その中で引用されていたモデル蒸留のために広く使用されている技術の論文として、次の論文を読み進めている。[18]…
背景 「蒸留（Distillation）」に関して、論文"Ravi Teja Mullapudi, Online Model Distillation for Efficient Video Inference."を読んだ。 その中で引用されていたモデル蒸留のために広く使用されている技術の論文として、次の論文を読み進めている。[18]…
論文"Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data"を読みます。 "Abstract"を読む 我々は、機械学習による信号の再構築 - 破損した観測値をクリーンな信号にマッピングする学習 -に、基本的な統計的推論を、単純で強力な結論を用いて適用し…
