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動画像認識芸人 博士(GoPro)
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中国の見知らぬ研究者から「お前の論文読んでメールしたよ！面白かった！ところで今度日本旅行で東京から京都の新幹線乗るんだけど混んでるときの行列の並び方を教えてくれ！Thanks！」という謎メールが来て草を禁じ得ない
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なんだこれ…
訓練時、LLMにコードを書かせ、その中で特定のモデルを動かして擬似教師を生成、最終モデルは普通にfinetune
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！！！こんなところに深層強化学習のサーベイが！！！
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IUI'21に首に装着したウェアラブルカメラから手で触った物体の履歴を記録し，任意の失くし物の場所をスマートフォンから検索できるシステムが採択されました！うれしい
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CLIPのような本来分類器ではないモデルをzero-shot分類器として使う場合にキャリブレーションをどうやるのかわからず唸っていたら同士が居た（代理データセットで温度スケーリングをかけるらしい）
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映像から手-物体間の接触の有無を判定する手法がBMVC2021に採択されました！映像から手-物体インタラクションを認識・復元する手法が近年取り組まれていますが、その前段としての有用性が期待できます。
論文：
コード：
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これ知らなかった
NNで回転行列を出力するときにオイラー角だと0と2πが同一になっていろいろ差しさわりがでるのだけれど、回転行列に対して連続かつ相互に変換可能な表現をN次元回転に対してNx(N-1)次元のベクトルとして得られて、実際収束も良くなるらしい
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Hinton先生といえば、まともに論文も読んだことがない学部生のころにRBMの論文を気合で翻訳解説した（）ことがある。その際論文の翻訳の許可を得るメールを送ったところ"You have my permission."とちゃんと返ってきて背筋が伸びた思い出
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CVPRに出て毎回思うのは、本会議の論文も決してクオリティが完璧なわけでもなかったり、著者に懸念事項を訊くと意外と何も考えてなかったりするのが分かることで、アイデアや思索が劣らないとするとライティング実装力クオリティアップといった部分で及んでないんだなと思うなど
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わかるLSTM ～ 最近の動向と共に - 予告通り、LSTMばっかりの感動巨編を綴りました。ILSVRC2015の優勝モデルの簡単な解説もあります
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ビジョンでもTransformer×超巨大データ×マルチタスク学習のトレンドにウキウキしている人たちを見かけるけど当事者としては全く嬉しくないな（実験コストが上がって再現できなくなる、手法の効果が見えにくくなる等々）
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先週CVIM研究会にてトークを行った一人称視点映像解析に関するチュートリアルのスライドを公開しました。一人称視点映像解析の基本要素から最新動向まで広くカバーできる内容になっています。
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4月1日付で産総研人工知能研究センターコンピュータビジョン研究チームの研究員になりました！動画像理解を基軸に、チームのスタッフ・RAのみなさんと協力しながら数十年先までインパクトを与えられる研究・産業化を目指します。改めてよろしくお願いします。
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その他面白かった話としてはUCバークレーのトップ研究室でも計算資源は乏しく企業に行かないと何もできないらしい、やはり特別の理由なく大学でリソース要素のある研究はすべきでない
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RTの通り世界規模の一人称視点映像データベースであるEgo4dがCVPRに採択されました！私もデータ収集実施者として著者リストの60番目くらいに入ってます
約3k時間分の映像とナレーションに加え5つのチャレンジが現在提供されているので、ぜひ使ってみてください🙏
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「大規模言語モデルからの知識抽出に基づく視覚スクリプトの創成」にてACT-X（AI学問革新創成）に採択されました！見える範囲を超えた場を読めるAIの実現に向けた基盤技術の開発に取り組みます。
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Learning Feature Representations with K-means - 「K-means法は表現学習に入るか否か」ということを考えていたら興味深いのを見つけてしまった。K-means舐めてた。
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Generalization in Deep Learning: 第1印象より100倍くらい読みやすい。汎化誤差の理論の目標を3つに分割したうえで、それぞれの部分目的をを満たすための実用的な上界・正則化手法を提案してる。明快だ
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留学生氏のCMU短期滞在報告を聞いたが学力とコミュ力が抜群の人間を集めてリソースを与え、指導者の初期アイデアを基に論文執筆のループを高速度で回すことで研究が生み出されていることがわかり、参考にならない
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去年の2月から主にデータ収集役として取り組んでいた大規模（3000時間）一人称視点映像収集プロジェクトのウェブサイト＆論文が公開されました！主導はFAIRですが東大も参加しています。
ウェブサイト：
論文：
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共著のEgo-Exo4Dは無事
#CVPR2024
採択でした！
データ：
論文：
本データセットを含む多数のコンペを提供するEgoVisワークショップ（）への参加もお待ちしております。
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今回初めてデータセット公開にあたって推奨されているガイドラインの1つ（）に従ってデータシートを作っているがかなり骨が折れる
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Zero-Shot Learning - The Good, the Bad and the Ugly
今まで読んだ手法比較論文の中で一番読んでて面白いな (オリジナルと再現実装の精度が変わる理由、平等な比較を行う仮定で得た知見を次々繰り出してくる)
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A Latent Variable Model Approach to PMI-based Word Embeddings - 持橋センセがおすすめしてる。word2vecの代数的性質が生まれる理由を解析。今回正式版が出たのかな。
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某の査読結果を見ながら、論文の学術的価値みたいなのを広く議論してくれる人が本当に居なくなったなと感じている
3行レビューは論外としても、表面的な類似やスコアの大小を評価することが査読と思われているというか
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応用寄りのビジョン研究を見て思うのは、天才である必要はなくて課題設定の妙や粘り強さの比重が大きいということ
基礎寄りやメインストリームの分野で少数の天才や巨大グループが一気に掻っ攫うのと比べると自分に存在価値が残るので助かる
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CVにおけるTransformerのメリットとして
・NLPなどの知見を自然に輸入できる
・時系列やマルチモーダルフュージョンを比較的自然に扱える
という話があってなるほど感がある（CNNが数々の専用タスクの解法を統一したのと似ている）
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今年6月のCVPRにて一人称ビジョン分野を網羅する共同ワークショップであるEgoVisを開催します。CMUの金出武雄先生をはじめとする豪華ゲストを招くと共に、のべ30個のチャレンジを3-5月にかけて開催しますので、ワークショップ・チャレンジ双方への参加をお待ちしております🙏
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書きました
タイトル：データを作るということ
筆者：八木拓真
AC 2022の15日目、東京大 八木さんの記事です！これまでデータセットを撮影・アノテーション含めて構築してきた経験から記事を書いて頂いています。問題設定とともにデータセットを作り出し、問題を作る側になりましょう！
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学生諸氏、GPT-4をめちゃくちゃ使いこなしているのだが自分の持つ旧来の感覚では絶対しないような指示出しをして、それでよい感じの結果が出てくるの謎すぎる
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周りの研圧に圧倒されながら書きました。
Microsoft Research Internship アルムナイ Advent Calendar 2020 18日目
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(今更感ありますが) 研究室でやっていた研究がCVPR2018のSpotlight paperとして採択されました！一人称視点映像における人物位置予測という新しい問題に取り組みました。手法自体はtrivialですが、面白い問題と結果を提示できたと思います
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そういえば、先日ATR503の話になった時に有名な「あらゆる現実をすべて自分のほうへねじ曲げたのだ」が伊丹十三によるフレーズであったことを知りテンションが上がった
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うわっ、去年やってみて失敗したことがばっちりNeurIPSに通っている Unsupervised Learning of Object Structure and Dynamics from Videos
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SSII2日目(6/13)のOS「GPT-4Vで画像認識は終わるのか」のオーガナイザーを務めます。身に余る壮大なトピックではありますが、皆様の参加をお待ちしております！
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How to do research in Computer Vision?
数弱なので"Math≠Science"の文言に助けられている（実際データの奥深くに入れば入るほど泥臭いとは感じる）
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【書きました】コンピュータビジョン最前線 Winter 2023 今日発売です！「イマドキノ一人称ビジョン」と題して本邦唯一であろう一人称視点映像解析の日本語解説を書かせていただきました。他の章も全て魅力的で、私の分は読み物的に読めますので何卒…🙏
#CV
最前線
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NLPにおける人手評価、指示があいまいだと的外れな回答が返ってくる一方ガチガチに指示を固めるとそれって設計者の意図への誘導であって回答者の判断反映できてるのってなるのだが皆このジレンマをどう解決してるんだ…
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M1輪講あたりの「(聞き手的には何がしたいのかわからないけど)とにかくこの領域がアツくて僕は取り組むんDA！」みたいな勢いのある発表がそれはそれで良いと思い始めた
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今年の画像生成モデル然りLLM然り実直に研究してた人が(自力での困難さに耐えかねて)少なからずサジを投げるには十分なインパクトがあってこの先研究業界どうなるんだろうとは思っている
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10/5（土）につくばにて産総研特別公開があります！私も採用企画に登場しますので弊所への就職に興味のある方は何卒...何卒...🙏
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SoundNet: Learning Sound Representations from Unlabeled Video(NIPS 2016) - マルチモーダル特徴学習も面白くなってきた
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来月のNLP2023で『大規模言語モデルからの知識抽出に基づく画像からのスクリプト予測の検討』と題して発表します！火曜日午前です。NLP分野は初進出ですが色々ご意見いただけるとうれしいです。
#NLP2023
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今年度の産総研コンピュータビジョン研究チームは常勤が実質10人になりここ数年では最大規模になったので学生やスタッフさんと一緒に成果をどしどし出していきたいですね
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ついでにですが、先日バイオ実験の自動記録に向けた多視点映像データセットであるFineBioを予稿と共に公開しました、こちらもよろしくお願いします🙏
予稿：
データセット/コード：
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Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
なんだこれ、画像生成もニューラル翻訳っぽい「それらしさ」を伴ってきたな
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ここ最近の人工知能研究に対するお気持ちをトークスライドにしたためた
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Tracking→隣接フレーム間のassociationとか考えずに巨大な画像データセットで訓練されたTransformerで十分だぜ
Few-shot Learning→5年前に提案されたProtoNetを適切に使えばSOTAでるぜ
などちゃぶ台返しみたいな発表がチラホラ
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xDiversityのトーク、D学生的にはいい話だった（みんな同じ価値観じゃつまんないよね、的なスタンス）
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Ego4Dプロジェクトの第2弾であるExo-Exo4Dが公開されました！一人称視点映像とマルチビュー三人称視点を組み合わせたよりリッチなデータが特徴で、3次元理解だけでなく手順理解やスキル予測などにも使えるデータセットになっています。
Today, we announce Ego-Exo4D, the largest and most diverse multi-view dataset, showing human experts around the world performing a core set of skilled activities, w/ unprecedented multi-modality, novel new video-language resources, and rich annotations
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某件、問題にされるべきは当人の差別的言動であるだけなのに、「元知り合いとしては悲しい」とか「育った/所属している組織がdisられて悲しい」とか保身っぽい感情が混じっているのが味わい深い
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MSRA2日目の所感として、オフィスに大量の人がいてほぼ全員がまじめにコード書いてるか論文読んでるか書いてるかしてるという環境自体が新鮮というのがある
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すぐデモも試せるしいい感じなのだけれど、（OpenAI比）後発の独自LLMとしてはこのLLMだと何ができるのか、どこが得意なのか教えてほしい感がある
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静止画を無理やり動かして表現学習する話だがよくそんなこと考えるな
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先日画像認識分野で博士号を取った後輩氏がYoshua Bengioを知らなかった挙句「Xにいるんですか」とか宣っており世代差ってレベルじゃない
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Visual Programming、狙いみたいなものは理解できるけれど、結局のところ何がどこまでできるのかわからないというところが結構渋い
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今年の発表は共著1件で、本日9:00-朝いちばんの中ホールでオーラル発表があります！面白い取り組みなのでぜひお越しください。
#MIRU2023
OS3B-L1：舘野将寿, 八木拓真, 古田諒佑, 佐藤洋一，大規模言語モデルを用いた学習カテゴリの自動決定による映像からのオープン語彙物体状態認識
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CV最前線の最新号献本いただきました。今号は執筆陣がとにかくフレッシュで内容も読み応えがあります。個人的にはニュウモンイベントカメラが今までになく丁寧なイベントカメラの解説になっており特に面白かったです。
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某sotaサイト、乱立する論文群の可視化の試みとしては良いんだろうけど、この先リーダーボード偏重の価値観が一般化するであろうと考えるとゾッとする、Kaggleでやってくれ
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CVPR参加者各位：今日一人称視点映像解析のワークショップであるEgo4D & EPIC Workshopでバイオ実験行動解析に関する新しいデータセットの紹介速報をします（14:45-）！終日開催で他の発表も面白いのでぜひどこかで顔を出してください。
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