巷_URLhttps://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Li_Generative
_Image_Dynamics_CVPR_2024_paper.pdf
竃灸Zhengqi Li, Richard Tucker, Noah Snavely, Aleksander Holynski: Generative Image Dynamics, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2024)
古勣祭堡擦蔑鑢紊咾を僥し、床峭鮫から啝を伏撹する仟しいアプロ`チを戻宛しています。gHの啌颪ら渇竃した咾のパタ`ンをフ`リエI囃でモデル晒し、柊モデルを喘いて嚠yします。g匯の鮫颪ら、巓襖方{屁された柊サンプリングプロセスを聞喘してスペクトル悶eを嚠yし、これを啝畠悶をカバ`する咾のテクスチャにQします。この返隈により、床峭鮫からシ`ムレスにル`プする啝を恬撹したり、gHの鮫馗擇離ブジェクトとインタラクティブに咾を伏撹したりすることが辛嬬になります。
‐DLゼミ/XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
?
巷_URLhttps://arxiv.org/pdf/2404.19174
竃灸Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
古勣坤螢秋`ス紳覆れた蒙羿礇泪奪船鵐阿里燭瓩塁X楚なア`キテクチャ仝XFeatAccelerated Features々を戻宛します。返隈は、蕉侭議な蒙羿磴奮、渇竃、マッチングのためのみzみニュ`ラルネットワ`クの児云議なOを壅篇します。蒙に、リソ`スが泙蕕譴織妊丱ぅ肱鬚韻朴庫戮つ埓里淵▲襯乾螢坤爐駅勣とされるため、盾餠箸鮨苗椶箆泙蠍澆隠ちながら、ネットワ`クのチャネル方を崙泙靴泙后さらに、スパ`ス和でのマッチングをxkできるOとなっており、ナビゲ`ションやARなどのアプリケ`ションにmしています。XFeatは、互堀かつ揖吉參貧の娼業をgFし、匯違議なラップトップのCPU貧でリアルタイムで嘛します。
A Study on Decision Support System for Snow Removal Dispatch using Road Surfa...harmonylab
?
This study focuses on addressing the challenges associated with decision-making in winter road snow removal operations, aiming to alleviate the burden on snow removal personnel. Specifically, we propose an approach to develop a system that collects and visualizes information on road snow conditions and weather data to support decision-making by personnel. Additionally, by sharing the collected information, we aim to facilitate the sharing of premonitions about changes in decision-making among snow removal personnel, reducing the need for physical inspections.We have validated the effectiveness of the system and confirmed its efficacy.
DLゼミ: MobileOne: An Improved One millisecond Mobile Backboneharmonylab
?
巷_URLhttps://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Vasu_MobileOne_An_Improved_One_Millisecond_Mobile_Backbone_CVPR_2023_paper.html
竃灸Vasu, Pavan Kumar Anasosalu, et al.: MobileOne: An Improved One Millisecond Mobile Backbone, Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (2023)
古勣坤皀丱ぅ覿膨鬚韻離縫紿`ラルネットワ`クは謹くの栽、FLOPsやパラメ`タ方で恷m晒されています。しかし、これらの恷m晒はgHのモバイルデバイスでg佩した栽のネットワ`クの鬴rgに珸vしない栽があります。厘?は恍書のニュ`ラルネットワ`クの恷m晒のボトルネックを蒙協?蛍裂し、そのY惚をもとにした仟たな紳糞弔淵丱奪ボ`ンMobileOneをOしました。Y惚はMobileFormerと揖吉の來嬬を誼ながら、38蔚互堀であり、恷枠極の紳偏圓鰡_撹しました。
巷_URLhttps://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Li_Generative
_Image_Dynamics_CVPR_2024_paper.pdf
竃灸Zhengqi Li, Richard Tucker, Noah Snavely, Aleksander Holynski: Generative Image Dynamics, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2024)
古勣祭堡擦蔑鑢紊咾を僥し、床峭鮫から啝を伏撹する仟しいアプロ`チを戻宛しています。gHの啌颪ら渇竃した咾のパタ`ンをフ`リエI囃でモデル晒し、柊モデルを喘いて嚠yします。g匯の鮫颪ら、巓襖方{屁された柊サンプリングプロセスを聞喘してスペクトル悶eを嚠yし、これを啝畠悶をカバ`する咾のテクスチャにQします。この返隈により、床峭鮫からシ`ムレスにル`プする啝を恬撹したり、gHの鮫馗擇離ブジェクトとインタラクティブに咾を伏撹したりすることが辛嬬になります。
‐DLゼミ/XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
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巷_URLhttps://arxiv.org/pdf/2404.19174
竃灸Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
古勣坤螢秋`ス紳覆れた蒙羿礇泪奪船鵐阿里燭瓩塁X楚なア`キテクチャ仝XFeatAccelerated Features々を戻宛します。返隈は、蕉侭議な蒙羿磴奮、渇竃、マッチングのためのみzみニュ`ラルネットワ`クの児云議なOを壅篇します。蒙に、リソ`スが泙蕕譴織妊丱ぅ肱鬚韻朴庫戮つ埓里淵▲襯乾螢坤爐駅勣とされるため、盾餠箸鮨苗椶箆泙蠍澆隠ちながら、ネットワ`クのチャネル方を崙泙靴泙后さらに、スパ`ス和でのマッチングをxkできるOとなっており、ナビゲ`ションやARなどのアプリケ`ションにmしています。XFeatは、互堀かつ揖吉參貧の娼業をgFし、匯違議なラップトップのCPU貧でリアルタイムで嘛します。
A Study on Decision Support System for Snow Removal Dispatch using Road Surfa...harmonylab
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This study focuses on addressing the challenges associated with decision-making in winter road snow removal operations, aiming to alleviate the burden on snow removal personnel. Specifically, we propose an approach to develop a system that collects and visualizes information on road snow conditions and weather data to support decision-making by personnel. Additionally, by sharing the collected information, we aim to facilitate the sharing of premonitions about changes in decision-making among snow removal personnel, reducing the need for physical inspections.We have validated the effectiveness of the system and confirmed its efficacy.
DLゼミ: MobileOne: An Improved One millisecond Mobile Backboneharmonylab
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巷_URLhttps://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Vasu_MobileOne_An_Improved_One_Millisecond_Mobile_Backbone_CVPR_2023_paper.html
竃灸Vasu, Pavan Kumar Anasosalu, et al.: MobileOne: An Improved One Millisecond Mobile Backbone, Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (2023)
古勣坤皀丱ぅ覿膨鬚韻離縫紿`ラルネットワ`クは謹くの栽、FLOPsやパラメ`タ方で恷m晒されています。しかし、これらの恷m晒はgHのモバイルデバイスでg佩した栽のネットワ`クの鬴rgに珸vしない栽があります。厘?は恍書のニュ`ラルネットワ`クの恷m晒のボトルネックを蒙協?蛍裂し、そのY惚をもとにした仟たな紳糞弔淵丱奪ボ`ンMobileOneをOしました。Y惚はMobileFormerと揖吉の來嬬を誼ながら、38蔚互堀であり、恷枠極の紳偏圓鰡_撹しました。
4. Webサイトの蛍隈済Яr
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蛍したいカテゴリ`
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★ カテゴリ`嶄(屎箭)の謹くのサイトに竃F
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★ その麿のカテゴリ`(箭)には竃Fしない
兆~のスコアが互い
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蒙羿弔蔽~の渇竃による僥
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するWebサイト方
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5. Webサイトの蛍隈嵯幗r
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カテゴリ`仝唾^々の兆~のスコアR(i,w)
カテゴリ`仝唾^々
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隆岑のサイト嶄の畠兆~
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Ws : サイト s 嶄の兆~鹿栽
璽汽ぅ s とカテゴリ` i の貌業 similarity(s,i)
唾^に奉するサイト
僥鹿栽を喘いてその
嶄で蛍娼業が互くな
るようにO協
隆岑のサイトから畠兆~を渇竃し、蛍
7. gY咲vB返隈との蛍娼業の曳^
者O協
? Q高にvする參和の10カテゴリ`を協x
? Yahoo! Japanから光カテゴリ`の協xを困燭好汽ぅ箸鰡xkし聞喘
? 光カテゴリ`ごとに
? ランダムにxkした90%のサイト采鹿栽
? 火り10%のサイト坤謄好伴栽
★ 蒙羿弔蔽~の渇竃に聞喘
★ 蛍のテストに聞喘
? 仝ゴルフ々坤乾襯?の巷塀サイト524サイト
? 仝仏O々坤好櫞`ツ仏Oの巷塀サイト91サイト
? 仝巷@々差@の巷塀サイト181サイト
? 仝ペンション々坤撻鵐轡腑鵑旅塀サイト 1020サイト
? 仝才奮々査擁概蠅旅塀サイト503サイト
? 仝カフェ々坤フェ?鵬莎蠅旅塀サイト358サイト
? 仝テ`マパ`ク々坤透`マパ`クの巷塀サイト190サイト
? 仝胆g^々挫石g^の巷塀サイト409サイト
? 仝疾り々瑳世蠅旅塀サイト485サイト
? 仝唾^々座註^の巷塀サイト1020サイト
? vB返隈Bayesian Classifier
[隆岑のサイトdi がカテゴリ`cjに奉する_楕]
( ) argmax ( ) ( ( ) (1 )(1 ( )))
1
*
it t j
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i c d p c B p w c B p w c
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2 ( )
1 ( , )
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: 畠悶におけるカテゴリ`cj 嶄のサイト方の護栽
Bit : サイトdiにwtが 竃F1 竃Fしない0
tw(cj,wt) : カテゴリ` cjのwtが竃Fするサイト方
t(cj) : カテゴリ` cjのサイト方
( ) j P c
★gZの竃F秤鵑砲茲
カテゴリ`に奉する_楕を麻
8. Y惚左カテゴリ`の蛍娼業
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
ゴ
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胆
g
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疾
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Bayesian Classifier
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屎箭と登僅箭と登僅
屎箭Ntp Nfp
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ペンションと唾^參翌は
戻宛返隈のほうが互い
蛍娼業を幣した
? Bayesian Classifierと戻宛返隈それぞれにおけるF1
壅F楕m栽楕
壅F楕m栽楕
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2
F1