FPSの「エイム」の自動化は物体検知問題なのか
問題設定：物体検知としての「エイム」 FutureNNAimbotは、物体検知(object detection)の機械学習モデルを利用することで、FPS(Fi…
行動認識の機能
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半教師あり学習による教師なしドメイン適応：深層再構成分類ネットワーク(DRCN)とPixelGANの機能
問題設定：ドメイン適応問題 「ドメイン適応(domain adaptation)」は転移学習の方法の一種として位置付けられている。ドメイン適応では、タスクと最適…
深層学習は異常検知機能を定義しない
問題設定：異常検知問題 一般的に異常検知問題は、「異常(anomal)」な観測データを「正常(normal)」な観測データから区別することが如何にして可能になる…
異常検知問題における敵対的生成ネットワーク（GAN）の機能
問題設定：EncDec-AD以降の異常検知問題 異常検知問題は、コンピュータビジョンや動画認識の古典的な問題として参照されている。異常検知のモデルに求められる機…
移動体検知の「照明」変化脆弱性対策
問題設定：移動体検知の照明変化 移動体検知(Moving object detection: MOD)は、画像の系列から移動体を抽出する処理を指す。このモデルは…
Recurrent Residual Moduleによる計算負荷対策
問題設定：フレームごとの計算負荷対策 行動認識をはじめとした映像認識において、フレームごとの推論は大きな計算負荷を招く。1分間のビデオには数千のフレームが含まれ…
画像認識、動画認識、行動認識における「背景」の過密問題
派生問題：背景の過密状態 時系列自己符号化器をはじめとした生成モデル系の深層学習を前提とした場合、その特徴表現は「動いている群衆(Moving Crowds)」…
映像データを対象とした異常検知問題における画像認識、動画認識、行動認識の機能
派生問題：映像データを対象とした異常検知問題の枠組み 分類モデルの応用によって異常検知モデルを組み立てる発想はありふれている。しかし、監視対象が時系列的な信号デ…