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コンピュータビジョン​勉強会@関東「番外編 CVPR2014読み​会 前編」に行ってきた #cvsaisentan

コンピュータビジョン​勉強会@関東に行ってきました。

久しぶりです。
今回は、CVPR2014の読み会をするというので、参加しました。

togetter
togetter(@公式)
案内
場所
UST

※公式のほうのtogetterとかぶってしまいました
途中から参加したので、最初のほうの発表は聴けませんでしたが、順を追って。

@takminさん
BING: BinarizedNormed Gradients for ObjectnessEstimation at 300fps
資料

@jellied_unagiさん
Inferring Unseen Views of People
資料

@tabe2314 さん
Looking Beyond the Visible Scene
資料は不明
例として、マクドナルドにたどり着くために、画像のみで推定したい、ということを課題設定した論文。
この論文には、数式が一個も出てこないらしい。
出なくても、議論できればいいと思うのだけど、結果として画像から街なかor郊外を推定したいのか、
マクドナルドがある箇所を推定したいのかがはっきりしない。
まともな基準を考えるのも研究のうち。もうすこし理論が欲しいよな。

@miyabiartsさん
Camouflaging an object from many viewpoints
資料
物体を視覚的に隠す(カモフラージュ)する方法。1つの視点からカモフラージュは難しくないが、
複数の視点では難しい。
複数の視点でのカモフラージュを目標に、方法を検討した。
Public artなどにも応用されている。
カモフラージュは物体検出の逆問題であるので、カモフラージュを研究することで、
逆に物体検出について知ることができる。シマウマの柄も、軍の迷彩服も同じ原理。
提案方法は、Markov Random Field。
この理論の説明はこれがわかりやすいですね。「条件付き確率場の推論と学習」
見つけにくさの評価軸は、存在するかどうかを判断する時間と、場所を見つけ出す時間。

@ChaoticActivity さん
資料
CVPR2014の発表から、いくつかピックアップしてくださいました。たくさん紹介くださったので、その中から
いくつかを以下に。
・Fast and Accurate Image Matching with Cascade Hashing for 3D Reconstruction
 単純に使う分には別に数学は意識しなくていいけど、ビットの本来持っている数学的な意味や、
 次元の呪いは意識したほうが良いのではと思いました。
・Transparent Object Reconstruction via Coded Transport of Intensity
これ、話を聞いていて面白かったです。
光源の制御をしつつ、透過したパターンが投影されるスクリーンとイメージセンサを使って、
透明物体のVolume計測を行う。光の屈折を利用し、モデル化するとのこと。

あとチュートリアルですが、
・Dense Image Correspondences for Computer Vision
画像の位置合わせの話で、たとえば日をあけた2枚の火星表面画像の位置合わせなど。
チュートリアルでは、頑健なマッチング方法を使っていろいろ応用ができるということを
言いたかったのだとか。私も使ってみたい。

ここのところ休日は、書類書きにつぶされていて、久しぶりの勉強会参加となって、とても楽しかったです。
幹事の方、丁寧に発表してくださった発表者の方に感謝です。
次週も同じ場所で、後半編が続きます。
(ばてて参加できないかもw)

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