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

2019/08/25コンピュータビジョン勉強会@関東「有名論文読み会2」資料まとめ

本日は株式会社Preferred Networks様の会場をお借りして第54回コンピュータビジョン勉強会@関東「有名論文読み会2」を行いました。

  • あの論文有名なんだけどちゃんと理解してない。この機会にちゃんと読みたいな。
  • この論文とても素晴らしいのにイマイチ知られていない。もっと知られてほしい。

といった論文を選んで発表する会です。

 

 

「有名論文読み会1」は実は2015年に開催されています。

https://takmin.hatenablog.com/entry/20150530/1433000443

 

 

 

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/141991/

 

Tweetまとめ

https://togetter.com/li/1395137

 

以下で録画を確認できますが、最初の2つは機材トラブルで音声がありません。

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

https://www.youtube.com/watch?v=DFdKfMb8fEc

https://www.youtube.com/watch?v=vHG3BuIclYw

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

https://www.youtube.com/watch?v=FI_B3gRUzuE

 

資料へのリンク

発表者 論文タイトル 発表資料
takmin VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator

https://www.slideshare.net/takmin/20190825-vins-mono

s_aiueo32 The Perception-Distortion Tradeoff

https://speakerdeck.com/s_aiueo32/kantocv-the-perception-distortion-tradeoff

kano_sawa Graph R-CNN for Scene Graph Generation

https://www.slideshare.net/kanosawa/graph-rcnn-for-scene-graph-generation

sonicair Sparse bundle adjustment

https://speakerdeck.com/ishitatakeshi/sparse-bundle-adjustment

NaoyukiTerashita Learning without Forgetting https://www.slideshare.net/NaoyukiTerashita/learning-without-forgetting
_akisato Dropout as a Bayesian Approximation: Representing Model Uncertainty in Deep Learning

https://www.slideshare.net/akisatokimura/paper-reading-dropout-as-a-bayesian-approximation-representing-model-uncertainty-in-deep-learning-166237519

woodyOutOfABase On Regularized Losses for Weakly-supervised CNN Segmentation

https://drive.google.com/file/d/1KJP3KxKAejpdOXdmTvJaGByA_D8iscts/view

 


今回、私も最初にVisual Inertial SLAMの手法について発表いたしました。 

 

www.slideshare.net