takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ

主にコンピュータビジョンなど技術について、たまに自分自身のことや思いついたことなど

2021/10/09 第8回全日本コンピュータビジョン勉強会「コンピュータビジョンのお仕事」資料まとめ

本日、関東、名古屋、関西のコンピュータビジョン勉強会合同で開催している全日本コンピュータビジョン勉強会の8回目が行われました。

今回は昨年に引き続きPRMUとの共催です。

PRMUのテーマが「研究を効率的に進めるためのプロセスや周辺技術」ということでしたので、今回はそれに連動する形で「コンピュータビジョンのお仕事」というテーマとし、実際に仕事でコンピュータビジョンに携わっている方々に、そのお仕事内容やキャリアについて話していただきました。

今回テーマがテーマなので、発表資料がすべて公開されているわけではありませんが、リンク等をまとめておきます。

登録サイト

kantocv.connpass.com

Togetter

togetter.com

Youtube

www.youtube.com

今までの開催履歴

sites.google.com

発表資料

全ての発表資料は、勉強会で使用した質疑応答用のSlack上にはアップされているのですが、ここにリンクした資料は発表者本人がtwitterで公開したもののみ記載しています。

発表者 発表タイトル 発表資料
tomoaki teshima あなたの人生の物語
SHINue AIスタートアップが検査装置を納品した件
poyy 姿勢とか手洗いとか都市モデル
losnuevetoros とある会社ととある会社とそれ以外の話 https://speakerdeck.com/yushiku/toaruhui-she-totoaruhui-she-tosoreyi-wai-falsehua
kzykmyzw ドラレコ + CV = 地図@Mobility Technologies
Mitsuru Ambai CVの研究と実用化@デンソーアイティーラボラトリ
takmin 楽しいCVの受託仕事 https://www.slideshare.net/takmin/ss-250407155
中村 薫 AR/MRでの画像処理・点群処理活用 https://speakerdeck.com/hololab/japan-cv
奥田 浩人 企業CVチームのCVとは限らない仕事
alfredplpl インタラクションのためのコンピュータビジョンのお仕事 https://www.slideshare.net/yasunoriozaki12/ss-250405327
おさかなさん 深くは話せないPFNでのお仕事 https://www.slideshare.net/belltailjp/2021109-pfn

私の発表スライドは別途こちらにも貼り付けておきます。

www.slideshare.net

こちらのブログエントリを元にしています。

takmin.hatenablog.com

2021/07/31 第7回全日本コンピュータビジョン勉強会「CVPR2021読み会」(後編)発表資料まとめ

関東、名古屋、関西のコンピュータビジョン勉強会合同で開催している全日本コンピュータビジョン勉強会の7回目の後編です。

今回も前回に引き続き、コンピュータビジョンのトップカンファレンス「CVPR2021」の論文読み会の続きを行いました。 前編は7/11に開催しました。

以下、リンク等をまとめます。

登録サイト

kantocv.connpass.com

Togetter

togetter.com

Youtube

www.youtube.com

発表資料

全ての発表資料は、勉強会で使用した質疑応答用のSlack上にはアップされているのですが、ここにリンクした資料は発表者本人がtwitterで公開したもののみ記載しています。

発表者 論文タイトル 発表資料
Yamato.Okamoto A Multiplexed Network for End-to-End, Multilingual OCR https://speakerdeck.com/roadroller/di-qi-hui-quan-ri-ben-konpiyutabiziyonmian-qiang-hui-a-multiplexed-network-for-end-to-end-multilingual-ocr
shade_tree2112 Transitional Adaptation of Pretrained Models for Visual Storytelling https://speakerdeck.com/forest1988/transitional-adaptation-of-pretrained-models-for-visual-storytelling
neka-nat The Temporal Opportunist: Self-Supervised Multi-Frame Monocular Depth https://www.slideshare.net/kentatanaka3382/cvpr-2021-manydepth-249901028
kinjo Understanding the Behaviour of Contrastive Loss https://www.slideshare.net/ShinobuKinjo/understanding-the-behaviour-of-contrastive-loss
dhirooka GIRAFFE: Representing Scenes as Compositional Generative Neural Feature Fields https://speakerdeck.com/daigo0927/cvpr2021du-mihui-suraido
s_aiueo32 NTIRE 2021 Learning the Super-Resolution Space Challenge https://speakerdeck.com/sansandsoc/ntire-2021-learning-the-super-resolution-space-challenge
Naoto Inoue Metadata Normalization https://speakerdeck.com/naoto0804/jie-shuo-metadata-normalization
losnuevetoros Best PaperとそのHonorable Mentions+Best Student PaperとそのHonorable Mentions計7本読んでみた https://speakerdeck.com/yushiku/cvpr-2021-best-papertosofalsehonorable-mentions-best-student-papertosofalsehonorable-mentions-7ben-du-ndemita

2021/07/11 第7回全日本コンピュータビジョン勉強会「CVPR2021読み会」(前編)発表資料まとめ

関東、名古屋、関西のコンピュータビジョン勉強会合同で開催している全日本コンピュータビジョン勉強会の7回目です。

今回は、恒例となっているコンピュータビジョンのトップカンファレンス「CVPR2021」の論文読み会の前編です。 後編は7/31に開催予定です。

以下、リンク等をまとめます。

登録サイト

kantocv.connpass.com

Togetter

togetter.com

Youtube

www.youtube.com

発表資料

発表者 論文タイトル 発表資料
takmin DeepI2P: Image-to-Point Cloud Registration via Deep Classification https://www.slideshare.net/takmin/20210711-deepi2p
ginrou799 CVPR2021で発表されたvirtual try-onまとめ https://www.slideshare.net/ginrou799/cvpr2021virtual-try-on
Godel Rethinking BiSeNet for Real-time Semantic Segmentation
tereka411 DER: Dynamically Expandable Representation for Class Incremental Learning https://www.slideshare.net/ssuser21af5b/der-dynamically-expandable-representation-for-class-incremental-learning
Makoto TAKAMATSU A Fourier-based Framework for Domain Generalization
yu4u You Only Look One-level Feature https://www.slideshare.net/ren4yu/you-only-look-onelevel-feature/ren4yu/you-only-look-onelevel-feature
tomoaki_teshima From Points to Multi-Object 3D Reconstruction https://www.slideshare.net/tomoaki0705/from-points-to-multiobject-3d-reconstruction

今回は私も発表をしたので、発表資料をこちらにも張っておきます。

www.slideshare.net

2021/04/18 第6回全日本コンピュータビジョン勉強会「Transformer論文読み会」発表資料まとめ

※(2021/04/19)shade-treeさんとlosnuevetorosさんの資料へのリンクが古かったため修正しました。

関東、名古屋、関西のコンピュータビジョン勉強会合同で開催している全日本コンピュータビジョン勉強会の6回目です。

今回は、Visionでも応用が進んできたTransformer縛りの論文読み会を行いました。 注目なテーマなだけに、たくさんの発表者/聴講者の方にご参加いただきました。ありがとうございます。

以下、リンク等をまとめます。

今回、発表資料の中には質疑応答用のSlackのみで公開されているものもありますのでご了承ください。

登録サイト

kantocv.connpass.com

Togetter

togetter.com

Youtube

※勉強会開始は動画開始から30分後

www.youtube.com

発表資料

発表者 論文タイトル 発表資料
Seitaro Shinagawa Learning Transformer in 40 minutes(前編) https://speakerdeck.com/sei88888/quan-ri-ben-cvmian-qiang-hui-fa-biao-zi-liao-learning-transformer-in-40-minutes
ShintaroYamamoto Learning Transformer in 40 minutes(後編) https://drive.google.com/file/d/1dwvc2yNi66iuz9Z63j_2cTic2qmNIOyP/view
shade-tree An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale https://speakerdeck.com/forest1988/an-image-is-worth-16x16-words-transformers-for-image-recognition-at-scale
yasutomo57jp TransPose: Towards Explainable Human Pose Estimation by Transformer
s_aiueo32 Read Like Humans: Autonomous, Bidirectional and Iterative Language Modeling for Scene Text Recognition https://speakerdeck.com/sansandsoc/read-like-humans-autonomous-bidirectional-and-iterative-language-modeling-for-scene-text-recognition
alfredplpl UniT: Multimodal Multitask Learning with a Unified Transformer https://www.slideshare.net/yasunoriozaki12/unit-transformer-is-all-you-need
hrs1985 TransGAN: Two Transformers Can Make One Strong GAN
ground0state Incorporating Convolution Designs into Visual Transformers https://speakerdeck.com/abeta/incorporating-convolution-designs-into-visual-transformers
doiken23 LoFTR: Detector-Free Local Feature Matching with Transformers
andrewshin Perspectives and Prospects on Transformer Architecture for Cross-Modal Tasks with Language and Vision
losnuevetoros Do Transformer Modifications Transfer Across Implementations and Applications? https://speakerdeck.com/yushiku/do-transformer-modifications-transfer-across-implementations-and-applications