Google、YouTubeを教師なし学習。動画AIの新たなフレームワーク発表【CVPR2020】

   
★AIDB会員限定Discordを開設いたしました! ログインの上、マイページをご覧ください。

★企業と人材のマッチングサービスを準備中です。アンケートのご協力をお願いいたします!↓

関連記事:教師なし学習で織物の欠陥を高精度検出!モデル「MSCDAE」(AI×製造)【論文】

以下では、画像認識技術のトップ学会であるCVPRにおいて今年発表された論文の中でも、特に筆者が面白いと感じたものを紹介します。

動画を教師なし学習

現在世界にはさまざまな情報であふれかえっていますが、それらを有効に使うということ自体が難しい課題です。ビデオデータは身近で、比較的扱いやすいように感じますが、なんの工夫もなしに利用することはできません。ビデオデータを教師なしで学習させて、さまざまな用途に利用しようとする研究が多くなされてきました。以下で紹介する論文も教師なし学習の一つである、自己教師あり学習によって、frame/shot/videoという3段階の階層的構造に着目して表現学習をしています。


AIDBの全記事が読み放題のプレミアム会員登録はこちらから↓

今回紹介する論文

タイトル:Self-Supervised Learning of Video-Induced Visual Invariances
著者:Michael Tschannen, Josip Djolonga, Marvin Ritter, Aravindh Mahendran, Neil Houlsby, Sylvain Gelly, Mario Lucic
機関・国:Google Research、アメリカ

背景)高価なデータアノテーションはAI活用を阻害

本記事を読むにはAIDBのアカウントが必要です。


※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。







■サポートのお願い
AIDBを便利だと思っていただけた方に、任意の金額でサポートしていただけますと幸いです。






業界/カテゴリー

PAGE TOP