ドメイン適応問題の枠組みにおけるFaster R-CNNの展開
問題設定：物体検知のドメイン適応問題 「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…
敵対的生成ネットワーク
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物体検知モデルの派生問題としての「小さな物体」
問題設定：小さな物体についての物体検知は如何にして可能になるのか 物体検知(Object detection)はコンピュータビジョンにおける基礎的かつ重要な問題…
「教師なし」ドメイン適応と「自己教師あり」ドメイン適応の差異
問題設定：ドメイン適応問題 『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』でも取り上げた通り、Bo…
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…
「教師あり学習」の終焉と「半教師あり学習」の根源
問題設定：機械学習における「教師」の概念史 かつてニューラルネットワークをはじめとした機械学習は、「教師あり学習(Supervised learning)」と「…
敵対的生成クラスタリングネットワーク(ClusterGAN)のアルゴリズム設計
問題設定：クラスタリングの正則化問題 画像認識、動画認識、行動認識のような大量の画像データセットを対象としたニューラルネットワーク最適化問題のためのノウハウは、…
SeqGANの離散データ生成機能
問題設定：GANにおける離散データの生成は如何にして可能になるのか 系列を生成する場合、GANのフレームワークは二つの問題を派生させる。 第一に、GANは実数値…
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…