[{"content":"ここ最近，寝る前に本を読むように心掛けています．\n読んでいるのは村上春樹の「1Q84」．\n高校時代尊敬していた先生が村上春樹好きだったので読んでみようと思った次第です．\n習慣化，できると良いのですが．\n","permalink":"https://roysk9.github.io/posts/novel/","summary":"ここ最近，寝る前に本を読むように心掛けています．\n読んでいるのは村上春樹の「1Q84」．\n高校時代尊敬していた先生が村上春樹好きだったので読んでみようと思った次第です．\n習慣化，できると良いのですが．","title":"読書の秋"},{"content":"論文情報 論文名：Exploring Structure-aware Transformer over Interaction Proposals for Human-Object Interaction Detection　学会：CVPR (2022) 投稿者：Yong Zhang (香港中文大学) 被引用数：2 (2022/10/19時点) タスク：Human Object Interaction 新規性・差分 インタラクション提案と空間構造符号化の2段階でHOIを予測 概要 画像内のヒトとモノのインタラクションを検出する．例えば，人間がバットを握っているなど． ヒトとモノのインタラクション候補を提案し，意味構造・空間構造とともに予測を行う． ネットワーク (a)のDETRを使用してヒトとモノを検出 DETRによって特徴表現も得られる (b)のIntaraction Proposal Networkを使用してインタラクションペアを提案 ヒト特徴表現とモノ特徴表現とそれらのIOUからインタラクションスコアを予測し，それに基づいてインタラクション候補を提案 ヒトとモノの空間構造を考慮するために画像をラベル化 インタラクション同士の関係性を考慮 例えば，2つのHOIのHumanの部分が一致している場合，そのHOIの関係性は「同一ヒト」とされ、関連があることを示す 画像情報とインタラクション情報を統合してHOI表現を獲得する機構 最終的にこの出力をMLPに入力し，holdやwearなどの動詞，あるいはインタラクションなしといったインタラクションを予測 所感 画像外観情報，空間構造，インタラクション情報を統合的に取り入れることに成功したネットワークであるように思います． Interaction Proposal Networkから提案された候補を直接MLPに入力してもそれなりに予測ができそうな気がします． ","permalink":"https://roysk9.github.io/notes/stip/","summary":"\u003ch2 id=\"論文情報\"\u003e論文情報\u003c/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e論文名：Exploring Structure-aware Transformer over Interaction Proposals for Human-Object Interaction Detection　\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e学会：CVPR (2022)\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e投稿者：Yong Zhang (香港中文大学)\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e被引用数：2 (2022/10/19時点)\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eタスク：Human Object Interaction\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch2 id=\"新規性差分\"\u003e新規性・差分\u003c/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eインタラクション提案\u003c/strong\u003eと\u003cstrong\u003e空間構造符号化\u003c/strong\u003eの2段階でHOIを予測\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e","title":"STIP"},{"content":"23歳になりました．\nテストでは69点と70点の間にある1点が異様に大きく感じられますが，\n22歳と23歳の間の1歳も同じような大きさを感じます．\n","permalink":"https://roysk9.github.io/posts/birthday_post/","summary":"23歳になりました．\nテストでは69点と70点の間にある1点が異様に大きく感じられますが，\n22歳と23歳の間の1歳も同じような大きさを感じます．","title":"23歳を迎えました"},{"content":"論文情報 論文名：Remember Intentions: Retrospective-Memory-based Trajectory Prediction 学会：CVPR (2022) 投稿者：Chenxin Xu (上海交通大学) 被引用数：6 (2022/10/16時点) タスク：Trajectory Prediction 新規性・差分 人間の行動決定は過去の記憶から再現されることに着目 過去の記憶をネットワークに表現させた 概要 過去の経路から未来の経路が予測できるように学習 過去の経路から未来の意図を作成するために，既知の過去の経路と未来の意図を使用する ネットワーク 既知の過去の経路と未来の意図を用いてメモリーバンクを生成する Social Encoder 過去の経路を符号化するためのエンコーダ Intention Encoder 未来の意図を符号化するためのエンコーダ ひたすらに再構成させることでエンコーダとデコーダが手に入る エンコードした過去の経路を大量に集めることでメモリーバンクが完成する 予測したい過去の経路が入ってきた際，それをエンコードし，類似した過去の経路をバンクから検索する 類似の過去の経路が見つかると，それのペアとなる未来の意図ももちろん見つかる 未来の意図のエンコード表現を予測したい過去の経路に接続し，デコードする デコードして得られた過去の経路と未来の意図から，未来の経路を予測する ひと工夫 類似した過去の経路を複数検索し，未来の意図を接続することで複数の未来の経路が予測できる しかし，単純に複数生成しても似たような経路ばかりになってしまう クラスタリングによってそれぞれが似ていない経路を生成することができる 所感 過去の記憶を使ったというより過去の再現をしただけのように感じます． 精度評価の際には正解の経路との誤差を計算するのですが，複数の経路を生成し，最善の経路で精度を評価するという評価指標があります． その評価指標で良い数値を出すための小技としてクラスタリングは行ったのでしょう． ","permalink":"https://roysk9.github.io/notes/memonet/","summary":"\u003ch2 id=\"論文情報\"\u003e論文情報\u003c/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e論文名：Remember Intentions: Retrospective-Memory-based Trajectory Prediction\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e学会：CVPR (2022)\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e投稿者：Chenxin Xu (上海交通大学)\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e被引用数：6 (2022/10/16時点)\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eタスク：Trajectory Prediction\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch2 id=\"新規性差分\"\u003e新規性・差分\u003c/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e人間の行動決定は\u003cstrong\u003e過去の記憶\u003c/strong\u003eから再現されることに着目\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e過去の記憶をネットワークに表現させた\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e","title":"MemoNet"},{"content":"今日は大雨が降っては止みの繰り返しでした．\n","permalink":"https://roysk9.github.io/posts/init-post/","summary":"今日は大雨が降っては止みの繰り返しでした．","title":"It's raining cats and dogs!"},{"content":"ここはメモや論文のまとめを置くかもしれないところです．\n","permalink":"https://roysk9.github.io/notes/notes/","summary":"ここはメモや論文のまとめを置くかもしれないところです．","title":"Notes"},{"content":"ご訪問ありがとうございます．\n岐阜大学大学院で深層学習について研究している 大櫛諒介 です．\nEducation 2018.4 岐阜大学 工学部 電気電子・情報工学科 情報コース 入学 2022.3 卒業 2022.4 岐阜大学大学院 自然科学技術研究科 知能理工学専攻 知能情報学領域 入学 Skills Python 研究では専らPython及びPytorchを使用しています 投稿歴 卒業論文 一人称視点動画における歩行者の経路予測の基礎研究 学会発表 大櫛 諒介, 加藤 邦人:\u0026ldquo;データ不均衡なマーキングデータに対する分類モデルの検証\u0026rdquo;, 画像応用技術専門委員会,サマーセミナー2022, pp.22-23 (2022.9) もっと多くの学会で発表できるよう頑張ります． ","permalink":"https://roysk9.github.io/fixed/profile/","summary":"ご訪問ありがとうございます．\n岐阜大学大学院で深層学習について研究している 大櫛諒介 です．\nEducation 2018.4 岐阜大学 工学部 電気電子・情報工学科 情報コース 入学 2022.3 卒業 2022.4 岐阜大学大学院 自然科学技術研究科 知能理工学専攻 知能情報学領域 入学 Skills Python 研究では専らPython及びPytorchを使用しています 投稿歴 卒業論文 一人称視点動画における歩行者の経路予測の基礎研究 学会発表 大櫛 諒介, 加藤 邦人:\u0026ldquo;データ不均衡なマーキングデータに対する分類モデルの検証\u0026rdquo;, 画像応用技術専門委員会,サマーセミナー2022, pp.22-23 (2022.9) もっと多くの学会で発表できるよう頑張ります． ","title":"Profile"},{"content":"ホームページを開設しました．\n日記や読んだ論文のまとめに使っていこうと思います🤗\n","permalink":"https://roysk9.github.io/posts/open_homepage/","summary":"ホームページを開設しました．\n日記や読んだ論文のまとめに使っていこうと思います🤗","title":"ホームページ開設🎉"}]