Computer Vision

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Q–Qプロットに対するコンピュータビジョンと距離学習による仮説検定(Computer Vision and Metrics Learning for Hypothesis Testing: An Application of Q–Q Plot for Normality Test)

田中専務拓海先生、最近部下が「Q–Qプロットに機械学習を当てる研究が面白い」と騒いでいるのですが、正直ピンと来ません。統計の検定って人がグラフを見て判断するものと、数式でやるものの二択だと認識しているのですが、そこにAIを使うと何が変わるのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!

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手話数字をバングラ音声に変える視覚ベース深層学習システム(Hand Sign to Bangla Speech: A Deep Learning in Vision based system for Recognizing Hand Sign Digits and Generating Bangla Speech)

田中専務拓海先生、最近部下が「手話認識を導入すべきだ」と言い出しまして。手話を音声に変える研究があると聞きましたが、具体的に何ができるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!この論文は、カメラで撮った手のサイン(数字)をディープラーニングで判定し、その結果をバングラ(ベンガ

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楕円体ハムの表面積・体積をカメラで推定する(Automatic Surface Area and Volume Prediction on Ellipsoidal Ham using Deep Learning)

田中専務拓海先生、部下から「画像で体積を測れる」という論文があると聞きましたが、要は秤(はかり)を使わずにカメラで重さや容積が分かるという話ですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!その論文は要点として、写真から物体の輪郭を取り出し、楕円体に近いハムの表面積と体積を推定するものです

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視覚と強化学習による差し迫った衝突軽減(Imminent Collision Mitigation with Reinforcement Learning and Vision)

(続き:本文)1.概要と位置づけ結論を先に述べる。本研究は、車載カメラの映像を入力に用い、強化学習(Reinforcement Learning、RL)を用いてブレーキと操舵を同時に制御することで、差し迫った衝突時の被害を低減できることを示した点で自動運転・衝突緩和の研究に新たな視点を提供する。従来

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少ないデータで学ぶ方法(Learning From Less Data: A Unified Data Subset Selection and Active Learning Framework for Computer Vision)

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から「データを集めなくても学習精度が出せる論文がある」と聞きまして、本当ならラベリング費用が減って助かるのですが、要するに何が変わるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!この論文は「少ないラベルで十分学べる」方法を統一的

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重みのないニューラルネットと転移学習で道路ひび割れを検出する(Weightless Neural Network with Transfer Learning to Detect Distress in Asphalt)

田中専務拓海先生、最近部下が「道路の画像解析にAIを使えば保守コストが下がる」と言うのですが、正直よく分かりません。今回の論文は何を示しているのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!この論文は、画像から路面の損傷(ひび割れや穴)を自動で検出する手法を提案しているんです。要点は簡

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地下構造解析を視覚信号処理の視点で再定義する(Subsurface Structure Analysis Using Computational Interpretation and Learning: A Visual Signal Processing Perspective)

田中専務拓海先生、この論文は何を目指しているんですか。うちの現場で役立つ話でしょうか。正直、地震波の話は難しくて……。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、難しい言葉は後で噛み砕きますよ。端的に言うと、この論文は「地面の下の構造を、画像解析の考え方で見える化し、機械学習で自動化

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人間中心の半自律車両のためのインテリジェント安全システム(An Intelligent Safety System for Human-Centered Semi-Autonomous Vehicles)

田中専務拓海先生、最近うちの若手から「運転支援にAIを入れよう」と言われまして、論文があると聞いたのですが、内容をざっくり教えていただけますか。現場への効果と投資対効果が気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、要点を3つでまとめますよ。まず、この研究は「ドライバーの

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建築デザインの機械的分類—機械の眼で見る設計の類似性(Deep Learning Architect: Classification for Architectural Design through the Eye of Artificial Intelligence)

田中専務拓海先生、最近部下が『AIで建築家の作風を分類できる』って論文を見つけてきてですね。正直、写真を見て誰の作か当てるって、どれほど現実的なんでしょうか。投資に値しますか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に見ていけば判断できますよ。要点を3つで言うと、1) 視覚特

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代表サンプル選定を高速化する手法の要点(Iterative Projection and Matching: Finding Structure-preserving Representatives and Its Application to Computer Vision)

田中専務拓海先生、最近うちの現場で「代表サンプルを選べ」って言われて困ってます。要するに大量データの中から少しだけ抜き出して使えばいいってことでしょうか?でも、それで現場の特徴がちゃんと残るのか心配です。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!データを全部使うのはコストがかかる。代表サン