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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
PRMU 2016-12-16
12:45
鳥取 鳥取大学 [サーベイ論文] Deep Learningを用いた歩行者検出の研究動向
福井 宏山下隆義山内悠嗣藤吉弘亘中部大PRMU2016-121
 [more] PRMU2016-121
pp.37-46
PRMU 2016-12-16
13:15
鳥取 鳥取大学 Binarized-DCNNによる識別計算の高速化とモデル圧縮
神谷龍司山下隆義中部大)・安倍 満佐藤育郎デンソーアイティーラボラトリ)・山内悠嗣藤吉弘亘中部大PRMU2016-122
Deep Convolutional Neural Network (DCNN) は,一般物体認識やセマンティックセグメ... [more] PRMU2016-122
pp.47-52
PRMU, CNR
(共催)
2016-02-22
09:30
福岡 九州工業大学・飯塚キャンパス クラウドロボティクスのための画像認識エンジンの提案
山内悠嗣加藤 優山下隆義藤吉弘亘中部大PRMU2015-149 CNR2015-50
少子高齢化に伴う労働人口の減少から,障がい者や高齢者を支援するためにロボットを活用することが期待されている.このようなサ... [more] PRMU2015-149 CNR2015-50
pp.91-96
PRMU, BioX
(共催)
2015-03-20
14:00
神奈川 慶応大学矢上キャンパス 並列分散処理における共変量シフトを導入したRandom Forestsの学習
若山涼至中部大)・木村昭悟NTT)・山下隆義山内悠嗣藤吉弘亘中部大BioX2014-73 PRMU2014-193
データの大規模化は,統計的機械学習において高い識別性能を得るために重要な要件の1つであるが,学習時間を増加させる問題があ... [more] BioX2014-73 PRMU2014-193
pp.205-210
PRMU, CNR
(共催)
2015-02-19
16:20
宮城 東北大学 [ポスター講演]Convolutional Neural Networkによる顔の向きに頑健な顔器官検出
木村真稔・○福井 宏山下隆義山内悠嗣藤吉弘亘中部大PRMU2014-127 CNR2014-42
本稿では,Convolutional Neural Network (CNN) による顔向きに頑健な顔器官検出手法を提案... [more] PRMU2014-127 CNR2014-42
pp.87-88
PRMU 2014-06-20
09:30
東京 東京農工大学 共変量シフトに基づくTransfer Forest
土屋成光セキュア)・弓場 竜日立)・山内悠嗣山下隆義藤吉弘亘中部大PRMU2014-27
 [more] PRMU2014-27
pp.31-36
PRMU, MVE
(共催)
IPSJ-CVIM
(併催) [詳細]
2013-01-24
15:45
京都 京都大学 ハイブリッド型転移学習による物体検出における学習の効率化
土屋成光山内悠嗣中部大)・山下隆義オムロン)・藤吉弘亘中部大PRMU2012-122 MVE2012-87
統計的学習法に基づく人検出では,学習サンプル収集に伴う人的コストと特定シーンに合わせた再学習の ための時間的コストが大き... [more] PRMU2012-122 MVE2012-87
pp.329-334
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(併催) [詳細]
2012-09-03
10:00
東京 東京農工大 [サーベイ論文] 統計的学習手法による人検出
山内悠嗣中部大)・山下隆義オムロン)・藤吉弘亘中部大PRMU2012-43 IBISML2012-26
 [more] PRMU2012-43 IBISML2012-26
pp.113-126
PRMU, SP
(共催)
2012-02-09
16:30
宮城 東北大学 青葉山キャンパス [ポスター講演]分岐ノードにおけるクラス間の分布を考慮したRandom Forestsの高精度化
三品陽平山内悠嗣藤吉弘亘中部大PRMU2011-210 SP2011-125
近年,パターン認識の分野において,大規模なデータベースから効率良く識別器を構築できるRandom
Forests が多... [more]
PRMU2011-210 SP2011-125
pp.121-122
IBISML, PRMU
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2010-09-05
17:00
福岡 福岡大学 人体シルエットの生成型追加学習による人検出の高精度化
纐纈直也山内悠嗣藤吉弘亘中部大PRMU2010-70 IBISML2010-42
本稿では,3次元人体モデルから生成した学習サンプルを用いた生成型追加学習による物体検出法を提案する.一般的な人検出では,... [more] PRMU2010-70 IBISML2010-42
pp.99-104
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