【論文実装】今週取り組むべき5本(2020年5月第3週版)歴史的な新聞記事のデータセットー。

   

最近公開された機械学習の最新論文の中から「ソースコード、事前学習済みのモデル、データセット」が与えられているホットなものを選んで紹介。実際にAIを動かして座学から抜け出そう!

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今週のラインナップ
1. GANの再現性を向上
2. 一人称視点の人の動きを予測
3. 歴史的な新聞記事のデータセット
4. グラフデータの機械学習研究を促進
5. 容易な高解像度セグメンテーションの実装

※エントリーについて

各論文・Githubや公式サイトで示されている実装手法に基づいて、何らかの題材をもとに技術を活用した/する意欲がある方は、各トピックスにある「エントリー」よりご連絡ください。結果にかかわらず取材させていただき、メディアでPRさせていただきます。

GANの再現性を向上

GANの再現性を向上し、研究を促進します。

GANの研究を進めるためには、既存のモデルと詳細に比較する必要があります。しかし多くの場合、異なるフレームワークで実装されるため比較が困難です。

Kwot Sin Leeらは、これらの問題の軽減のためにMimicryを提案しています。Mimicryは最先端のGANと評価指標の実装のためのPytorchライブラリです。

過去のモデルとの明確かつ公正な比較を通じて、GANの調査結果をより再現性の高いものにします。

実装してみよう!

一人称視点の人の動きを予測

一人称視点の動画から次の行動を予測することができます。

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