SCSNet: An Efficient Paradigm for Learning Simultaneously Image Colorization and Super-Resolution

こんにちは, 株式会社Ridge-iエンジニアの辻埜です. 本記事では, グレースケール画像のカラー化と低解像度画像の超解像化を同時に行う手法を提案した以下の論文をご紹介します. aaai-2022.virtualchair.net はじめに カラー化 超解像化 アプローチ PVCAttesn…

点群の特徴量としての画像

こんにちは, Ridge-iの@hide24563630 です. 本記事では, 画像から得られる情報を点群の処理に活用する研究を追試した結果を紹介します. また, 本記事はtancoro3にレビューしていただきました. はじめに 点群の特徴量の増やし方 実験 データセット 物体検出タ…

オッカムの剃刀と汎化誤差解析

こんにちは,株式会社Ridge-iリサーチチームの@machinery81です. 今回は有名なオッカムの剃刀の概念と,この原則に基づいた汎化誤差解析の最もシンプルな例を紹介したいと思います. 本記事の内容は以下のスライドに基づいています: speakerdeck.com TL;DR…

GRASP EARTH:衛星データと機械学習が実現する宇宙から地球をみる技術

こんにちは,株式会社Ridge-iの@space_wakuです.本記事では全二編からなる記事の第一弾として,衛星データの基本や従来のトレンドについてまとめます.また本記事は@machinery81によってレビューされています. TL;DR 無料サービスGRASP EARTHとは 衛星の撮…

分散学習における同期通信コスト削減のための勾配圧縮

こんにちは.株式会社Ridge-iでインターンを務めていますmitsuhiko-nozawaです.本記事では,Gradient Compressionと呼ばれる,分散学習環境下で勾配の通信量を削減する手法について紹介します. なお本記事は@machinery81と@zawatsky_rによってレビューされ…

K-fold Cross Validationの理論的優位性について

こんにちは,株式会社Ridge-iリサーチチームの@machinery81です. 今回はK-fold Cross Validationの理論的側面を紹介したいと思います. なお本記事は@zawatsky_rによってレビューされています. 本記事の内容は以下のスライドに基づいています: TL;DR はじ…

点群データにおける表現学習

こんにちは,株式会社Ridge-iの@obaradsです.本記事では点群処理における表現学習手法について紹介します.また,本記事は@machinery81にレビューしていただきました. TL;DR 表現学習とは 点群で表現学習を扱う理由 点群の特徴の生成 ラベル付きデータが制…