* proposal-free instance segmentation * 先にセグメンテーションを行い、セグメンテーション結果および画素間の類似度に基づき物体を分ける

* 内視鏡のMotion stereoで3次元計測 * Harris特徴量抽出 * 特徴点回りの15x15領域でフレーム間の相関係数を計算 * 最大相関係数のペア群が第一候補 * random samplingでoutlierを削除 * ちゃんと確認していないがRANSACのノリのはず * カメラパラメータを推…

* 大腸内視鏡画像を用いたDepth推定 * 教師データ * シミュレーション画像 * Phantom画像 * CTで立体構造を計測できる模様 * 豚の大腸画像 * テストにだけ使用 * 人の大腸画像 * 定性的な評価にのみ使用 * ALEX Netで抽出した特徴量をスーパーピクセル単位で…

* 臓器のセグメンテーション * 3Dデータを2Dのモデルで扱う手法が斬新 * でも、結果がパッとしない印象 * pivot（大量にばらまいている？）から放射状に境界までの距離を推論することでセグメンテーションを行う * 放射方向(Az, El)毎の境界までの距離を等緯…

* Data-dependent Upsampling (DUpsampling)レイヤーを提案 * bilinearではなく入力データに基づきUpsamplingできるため、低解像度のまま各レイヤーの特徴量をconcatしても最終的なsegmentation精度を確保できる * DeepLabv3+でencoderの出力解像度を1/8では…

* bounding boxではなく2次元正規分布によるオブジェクト検出 * 純粋な物体検出では使用できずInstance segmentationが対象となると思うので、使い所が思いつかない * Instance segmentation用の教師データが無いと、正解となる平均＆共分散を計算できない

* 眼底画像の血管セグメンテーション * M-Netにattention機構を追加 * M-NetはU-Netの各段階にリサイズした入力画像も入力するモデルの模様

* 眼底画像の病変セグメンテーション＆鑑別（Classification) * 半教師付き学習 * セグメンテーションマスクが少ない * 画像分類時にattention mapも生成 * attention mapがセグメンテーションマスクと同等の物になるようadversarial lossも入れている

* Google Researchが作成したOpenImagesデータセットに関する論文 * Instance Segmentation用の2.5M instancesデータセット * DeepLabV3 Xception65で推論したマスクを最大4クリック×4ラウンドで更新 * Anotation時の重要事項 * 基準の明確化 * 例 * ベルト…

* エッジを学習するパスを追加したsegmentationモデルGated SCNN * Gated Conv Layer * SE Block風のアテンション機構になっている

* 1stage-detectorにおいて、ranking形式で背景とオブジェクトを分けるように学習 * オブジェクトが背景よりも高ランクになるようにするAP-Lossを提案 * パーセプトロンのアイデアを利用し、背景よりも低ランクのオブジェクトの係数を直接修正する * RetinaN…

* 平均だけでなく共分散を考慮したアテンションブロックGSoP Block(Global Second Order Pooling)を提案 * scSE blockの拡張版と思うと理解しやすい * GSoPもchannel squeeze版とspatial squeeze版が有る

* 工業製品で現実的に生じるような細かい欠陥の異常検出評価用データセットMVTec ADを作成し、以下の既存のアルゴリズムを評価 * AnoGan * GANベースの手法で、学習が不安定 * Autoencoder * L2 LossとSSIM(Structural similiarity index) Lossを試用 * VAE…