2019/07/06コンピュータビジョン勉強会＠関東「CVPR2019読み会（後編）」

先週の前編に引き続き、本日株式会社サイバーエージェントAbema Towardsにて第53回コンピュータビジョン勉強会＠関東「CVPR2019読み会（後編）」を行いました。

実は後編もちょうど一年前、サイバーエージェントさんに「CVPR2018読み会（後編）」の会場をお借りしました。

また昨年同様Forkwellさんに懇親会費をスポンサーいただきました。

コンピュータビジョン勉強会＠関東

http://sites.google.com/site/cvsaisentan/

開催プログラム

https://kantocv.connpass.com/event/133974/

Tweetまとめ

https://togetter.com/li/1373649

以下で録画を確認できます。

https://www.youtube.com/watch?v=-A5qcnBTXMk

https://www.youtube.com/watch?v=2KFHbPZrPOI

https://www.youtube.com/watch?v=XPPlVjA7XPk

資料へのリンク

発表者	論文タイトル	発表資料
takmin	Learning Implicit Fields for Generative Shape Modeling Occupany Networks: Learning 3D Reconstruction in Function Space DeepSDF: Learning Continuous Signed Distance Functions for Shape Representation	https://www.slideshare.net/takmin/20190706cvpr20193dshaperepresentation-153989245
tomoyokun	AET vs. AED: Unsupervised Representation Learning by Auto-Encoding Transformations rather than Data	https://www.slideshare.net/tomoyukisuzuki8/aet-vs-aed-unsupervised-representation-learning-by-autoencoding-transformations-rather-than-data-53
sakai	Video Action Transformer Network	https://www.slideshare.net/toshikisakai982/cvcvpr2019-video-action-transformer-network
alfredplpl	Rethinking the Evaluation of Video Summaries	https://www.slideshare.net/yasunoriozaki12/rethinking-of-video-sumarries
mhr380	A Theory of Fermat Paths for Non-Line-of-Sight Shape Reconstruction	https://www.slideshare.net/hajimemihara/cvpr2019-a-theory-of-fermat-paths-for-nonlineofsight-shape-reconstruction
masataka46	PifPaf: Composite Fields for Human Pose Estimation
kagami	Understanding the Limitations of CNN-based Absolute Camera Pose Regression	https://www.slideshare.net/ShoKagami/cvpr2019-understanding-the-limitations-of-cnnbased-absolute-camera-pose-regression-153933901
ymats	Learning the Depths of Moving People by Watching Frozen People	https://www.slideshare.net/ymats/20190706cvpr2019frozenpeople
Daigo_HIROOKA	Variational Information Distillation for Knowledge Transfer	https://docs.google.com/presentation/d/1e9xqpSPZgbsdKJK55-Yufu9Slm3vzZKzp8erDwtBxc4/
conta_	Learning Loss for Active Learning SCOPS: Self-Supervised Co-Part Segmentation	https://www.slideshare.net/takanoriogata1121/cvpr2019cv

今回、私もDeep Learningで3D表現する３つの論文について発表いたしました。

20190706cvpr2019_3d_shape_representation from Takuya Minagawa

www.slideshare.net