SlideShare a Scribd company logo
cvpaper.challenge
Twitter@CVPaperChalleng
http://www.slideshare.net/cvpaperchallenge
cvpaper.challengeについて
•  コンピュータビジョン(CV)分野のサーベイをするチャレンジ
–  読み方:cvpaper.challenge (シーブイペーパー ドット チャレンジ)
–  読む分野:CV,パターン認識(PR; Pattern Recognition),画像認識,画像
処理,機械学習(ML; Machine Learning)
–  2015年5月7日∼
–  東京電機大学中村研メンバーと片岡裕雄(産総研)により構成される約10
名のグループ
知識のインプットは重要だが,なかなかできない
–  学部・大学院生
•  研究時間とのトレードオフ,経験値があまり多くない
–  研究者・技術者
•  とにかく忙しい
–  それ以外のCV分野に興味ある人
•  CVに興味あっても分野外の論文を読むために時間を要する,やはり忙しい
背景
=> 知識を体系化・共有したらすぐに先端技術を把握可能?
602
602
cvpaper.challenge最初のチャレンジ
CVPR2015の論文
計
本を完全読破
最初のチャレンジ
•  トップ会議CVPR2015(*1)の論文602本を完全読破する!
–  トップ会議を網羅的にまとめることで現在のCV分野全体を俯瞰
–  論文は精読・斜め読みどちらも含み,段階的に
①概要や論文・動画などのリンクを書き出す => Twitterで共有
②研究内容によるクラス分類により分野の動向を把握 => 中で議論
③ドキュメントにまとめて共有 => SlideShareで共有
*1: コンピュータビジョン分野の最難関と言われる会議.CVPR2015の採択率は28%.数字
はもちろんだが,世界のトップ層が投稿した中での数字であるため競合が激しい.
最先端の例:DynamicFusion
•  リアルタイムで高精細な3Dモデルを構築
最先端の例:GoogLeNet
Googleが提案した最新鋭の深層学習モデルで22層構成
チャレンジの動機 1
•  日本人研究者はサーベイが足りない!?
–  よく言われる
–  そうは思わない(読んでる人は読んでる)けど,世界水準で見るともっと
もっと読んでると言われる
–  海外大学の(院生含めた)研究者は年間数百本読んでると言われる
(日常的に論文を話し,ラボ内メーリスでも論文を紹介し合っている)
•  世界水準で最先端の技術を把握しよう!
–  最先端を知らないと天才でない限りそれを超える最先端はできない
–  恐ろしいことに,知識がないと既存研究の劣化版を作りかねない
チャレンジの動機 2
•  学部生・大学院生にこそ,最先端を知ってほしい
–  単純に,スゴイ技術は面白い!
–  自分の後悔
•  修士論文執筆までトップ会議の存在すら知らない状態
•  博士課程に入るまで英語論文もほとんど読んでいなかった
•  共有により作業効率や論文カバー率を飛躍的に高める
–  クラウドの時代なので作業を共有
–  インプットとアウトプットの回転効率を飛躍的に高める
ドイツで見てきた研究者の話
•  年間500本以上の論文を読む研究者
–  研究に関してはその分野の第一人者
–  気になった論文の手法は実装して検証する
–  デスクには論文が200本くらい束になっていて,その中のどこに何があ
るのか把握しているみたいだった
–  議論も的確
–  とにかく圧倒された...
=> 第一人者と言われる人はサーベイでも,実装でも
それ相当の量をこなしている
日本の研究協力者の話
•  知識をとにかくインプット
–  やはり,第一人者に引けを取らずかなりの本数読んでいる
–  論文管理ソフト内には何本の論文が入っているんだろう
–  議論の時にも何かしら知識にリンクした論文が出てくる
•  インプットしたらアウトプット
–  アイディアを考えている
–  常に周囲の人と議論することを怠らない
–  自ら発信するための時間を惜しまない
=> 常にインプットしてアウトプットを繰り返す
自分から発信して提供することも大事にする
とにかくやってみる!
•  トップ会議論文を全部読んで,体系化したら何が起こる?
–  なんか面白いことができる?
–  研究のセンスが磨ける?
–  ただ知識が身につくだけ?
–  トップ会議に通せる?
–  トップ研究者になれる?
=> 明日,あなたにも起こるかもしれない!
ご質問・コメント等ありましたら,cvpaper.challenge@gmail.com / Twitter@CVPaperChallengまでお願いします.

More Related Content

PPTX
[DL輪読会]Dense Captioning分野のまとめ
PDF
[DL輪読会]Attention is not Explanation (NAACL2019)
PDF
【メタサーベイ】Vision and Language のトップ研究室/研究者
PDF
深層学習の不確実性 - Uncertainty in Deep Neural Networks -
PDF
SSII2021 [SS1] Transformer x Computer Visionの 実活用可能性と展望 〜 TransformerのCompute...
PPTX
【DL輪読会】The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary
PDF
研究室における研究・実装ノウハウの共有
PPTX
You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話
[DL輪読会]Dense Captioning分野のまとめ
[DL輪読会]Attention is not Explanation (NAACL2019)
【メタサーベイ】Vision and Language のトップ研究室/研究者
深層学習の不確実性 - Uncertainty in Deep Neural Networks -
SSII2021 [SS1] Transformer x Computer Visionの 実活用可能性と展望 〜 TransformerのCompute...
【DL輪読会】The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary
研究室における研究・実装ノウハウの共有
You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話

What's hot (20)

PDF
[DL輪読会]The Neural Process Family−Neural Processes関連の実装を読んで動かしてみる−
PDF
SSD: Single Shot MultiBox Detector (ECCV2016)
PPTX
[DL輪読会]ドメイン転移と不変表現に関するサーベイ
PPTX
これからの Vision & Language ~ Acadexit した4つの理由
PPTX
[DL輪読会]End-to-End Object Detection with Transformers
PDF
CVPR2019読み会@関東CV
PPTX
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
PDF
研究効率化Tips Ver.2
PPTX
How Much Position Information Do Convolutional Neural Networks Encode?
PPTX
[DL輪読会]PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metr...
PDF
SSII2022 [TS2] 自律移動ロボットのためのロボットビジョン〜 オープンソースの自動運転ソフトAutowareを解説 〜
PDF
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜​
PDF
AHC-Lab M1勉強会 論文の読み方・書き方
PDF
PFP:材料探索のための汎用Neural Network Potential - 2021/10/4 QCMSR + DLAP共催
PPTX
畳み込みニューラルネットワークの研究動向
PDF
Icra2020 v2
PDF
【メタサーベイ】Transformerから基盤モデルまでの流れ / From Transformer to Foundation Models
PDF
コンピュータビジョンの研究開発状況
PDF
Layer Normalization@NIPS+読み会・関西
PDF
[DL輪読会]Causality Inspired Representation Learning for Domain Generalization
[DL輪読会]The Neural Process Family−Neural Processes関連の実装を読んで動かしてみる−
SSD: Single Shot MultiBox Detector (ECCV2016)
[DL輪読会]ドメイン転移と不変表現に関するサーベイ
これからの Vision & Language ~ Acadexit した4つの理由
[DL輪読会]End-to-End Object Detection with Transformers
CVPR2019読み会@関東CV
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
研究効率化Tips Ver.2
How Much Position Information Do Convolutional Neural Networks Encode?
[DL輪読会]PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metr...
SSII2022 [TS2] 自律移動ロボットのためのロボットビジョン〜 オープンソースの自動運転ソフトAutowareを解説 〜
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜​
AHC-Lab M1勉強会 論文の読み方・書き方
PFP:材料探索のための汎用Neural Network Potential - 2021/10/4 QCMSR + DLAP共催
畳み込みニューラルネットワークの研究動向
Icra2020 v2
【メタサーベイ】Transformerから基盤モデルまでの流れ / From Transformer to Foundation Models
コンピュータビジョンの研究開発状況
Layer Normalization@NIPS+読み会・関西
[DL輪読会]Causality Inspired Representation Learning for Domain Generalization
Ad

Similar to cvpaper.challengeについて (20)

PDF
cvpaper.challenge -CVの動向とこれからの問題を作るために- (東京大学講演)
PDF
優れた問いを見つける(中京大学講演)
PDF
cvpaper.challenge -サーベイの共有と可能性について- (画像応用技術専門委員会研究会 2016年7月)
PDF
CVPR 2018 速報
PDF
cvpaper.challenge チームラボ講演
PDF
cvpaper.challenge in CVPR2015 (PRMU2015年12月)
PDF
cvpaper.challenge@R-CNN
PDF
【2015.06】cvpaper.challenge@CVPR2015
PDF
ECCV2020 オーラル論文完全読破 (2/2)
PDF
【2015.08】(3/5)cvpaper.challenge@CVPR2015
PDF
CVPR 2019 速報
PDF
【2015.08】(2/5)cvpaper.challenge@CVPR2015
PDF
Cvpr2017事前読み会
PDF
ECCV2020 Oral論文 完全読破(1/2)
PPTX
CVPR 2017 報告
PDF
コンピュータビジョンの今を映す-CVPR 2017 速報より- (夏のトップカンファレンス論文読み会)
PDF
【2016.09】cvpaper.challenge2016
PDF
CVPR 2018 速報とその後 (CVPR 2018 完全読破チャレンジ報告会)
PDF
【2016.01】(2/3)cvpaper.challenge2016
PDF
CVPR 2016 速報
cvpaper.challenge -CVの動向とこれからの問題を作るために- (東京大学講演)
優れた問いを見つける(中京大学講演)
cvpaper.challenge -サーベイの共有と可能性について- (画像応用技術専門委員会研究会 2016年7月)
CVPR 2018 速報
cvpaper.challenge チームラボ講演
cvpaper.challenge in CVPR2015 (PRMU2015年12月)
cvpaper.challenge@R-CNN
【2015.06】cvpaper.challenge@CVPR2015
ECCV2020 オーラル論文完全読破 (2/2)
【2015.08】(3/5)cvpaper.challenge@CVPR2015
CVPR 2019 速報
【2015.08】(2/5)cvpaper.challenge@CVPR2015
Cvpr2017事前読み会
ECCV2020 Oral論文 完全読破(1/2)
CVPR 2017 報告
コンピュータビジョンの今を映す-CVPR 2017 速報より- (夏のトップカンファレンス論文読み会)
【2016.09】cvpaper.challenge2016
CVPR 2018 速報とその後 (CVPR 2018 完全読破チャレンジ報告会)
【2016.01】(2/3)cvpaper.challenge2016
CVPR 2016 速報
Ad

cvpaper.challengeについて