コンピュータビジョンにおけるクラウドソーシング（Crowdsourcing in Computer Vision）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から『データを集めてAIを学習させるにはクラウドソーシングが良い』と言われまして。正直、外注で人に画像を見せてラベル付けしてもらうだけで本当に使えるのか、費用対効果が見えません。まず、要するに何が良いのですか？AIメンター拓海素晴らし
Computer Vision
251ソフトウェアのビジュアルログの採掘（Toward Mining Visual Log of Software）
田中専務拓海さん、最近、現場の若い奴らから「ビジュアルログを使え」と言われましてね。ログはわかりますが、ビジュアルログって要するに何が違うんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。簡単に言うと、従来のテキストログが「何が起きたか」を文字で残すの
ゲームで学ぶコンピュータビジョン（ResearchDoom and CocoDoom: Learning Computer Vision with Games）
田中専務拓海先生、先日部長が『ゲーム映像でAIを学習させる論文』があると言ってきまして、正直何が画期的なのか分からず困っています。私たちの現場にどう役立つんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！これはゲームエンジンから大量で正確な画像データと注釈を取り出して、コンピュータビ
ゲート付き再帰型ニューラルネットワークのメモリ可視化による音声認識改善（MEMORY VISUALIZATION FOR GATED RECURRENT NEURAL NETWORKS IN SPEECH RECOGNITION）
田中専務拓海先生、最近部下が「RNNの可視化で性能がわかる」って言うんですけど、正直何を可視化してどう役に立つのか想像がつかなくて困っています。これって要するに、見えない機械の中身を覗いてチューニングするという話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その通りで、要するに「機械の
人間の心を深層学習で読む（Deep Learning Human Mind for Automated Visual Classification）
田中専務拓海先生、最近部下から「脳波を使った画像認識の研究がある」と聞きまして、正直ピンと来ないのですが、投資する価値はあるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、要点を三つでまとめますよ。まず、この研究は人間の脳活動（EEG）を使って視覚カテゴリを機械に伝える
服飾の流行を牽引するのは何か：スタイル、色、テクスチャー？（Who Leads the Clothing Fashion: Style, Color, or Texture?）
田中専務拓海さん、最近うちの若手が「色が重要です」と言い張るんですが、どれを信じればよいのか分かりません。要するに何が一番効くんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！本論文はその問いにコンピュータで答えを出そうとした研究です。結論を端的に言えば、スタイル（形状）が色よりやや
ビデオゲームを用いたコンピュータビジョンモデルの学習（Play and Learn: Using Video Games to Train Computer Vision Models）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から「ゲーム画像でAIを学習させればいい」と言われて戸惑っているのですが、本当に現場で使えるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、ゲーム映像を使う研究は実際に効果が見えているんですよ。まず結論を三つで話しますね。合成
幾何学的コンピュータビジョンのためのニューラルネットワークライブラリ gvnn（gvnn: Neural Network Library for Geometric Computer Vision）
田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。部下から『gvnnというライブラリが面白い』と聞いたのですが、正直よく分かりません。要点をざっくり教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、gvnnは従来の幾何学的コンピュータビジョンの「手作業で作っていた部分
深層学習を用いた複雑な貨物X線画像における隠匿車両の検出 (Detection of concealed cars in complex cargo X-ray imagery using deep learning)
田中専務拓海先生、最近うちの部下が『X線画像にAIを使えば隠された車を見つけられる』と言い出して困っています。そもそも本当に実務に使えるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を三つで説明しますよ。まず、この研究はDeep Learning (DL) 深層学習を
テキスト記述から高次の視覚表現を生成する手法（Picture It In Your Mind: Generating High Level Visual Representations From Textual Descriptions）
田中専務拓海先生、最近部下に『テキストから画像検索を改善する研究』って話を聞きまして。ぶっちゃけ、うちの工場でも使える技術なんでしょうか。AIの専門用語は苦手でして、要点を端的に教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に分けて説明しますよ。要点は三つで