반응형 AI · 인공지능/AI 칼럼64 렌더링을 응용한 이미지 세분화 'PointRend' 3 개의 요점 ✔️ CG의 렌더링 기술을 이미지 세분화에 응용 ✔️ 위치에 따라 샘플링 밀도를 변화시켜 정확도가 낮은 픽셀만 중점적으로 예측하는 'PointRend' 제안 ✔️ 연산량의 증가를 억제하면서 인스턴스 경계의 분류로 고정밀화 실현 PointRend : Image Segmentation as Rendering written by Alexander Kirillov, Yuxin Wu, Kaiming He, Ross Girshick (Submitted on 17 Dec 2019) subjects : Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV) 이미지 세분화(segmentation)는 자동운전 등에도 응용되는 중요한 연구 분야입니다. 기존의 세분화 방법은 입력 .. 2020. 2. 18. 모든 딥페이크를 간파하는 'Face X-ray', Microsoft가 해결한 SOTA기술이란? 3개의 요점 ✔️ 합성된 얼굴 이미지의 흔적에 주목한 범용적인 딥 페이크 탐지 모델을 제안 ✔️ 합성된 흔적을 효율적으로 찾는 Face X-ray라는 특징정보를 도입 ✔️ 학습 시 딥 페이크 데이터를 필요로 하지 않는 자기 지도 학습을 실현 Face X-ray for More General Face Forgery Detection written by Lingzhi Li, Jianmin Bao, Ting Zhang, Hao Yang, Dong Chen, Fang Wen, Baining Guo (Submitted on 31 Dec 2019) subjects : Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV) 최근 특정인의 얼굴을 다른 사람의 것으로 대체한 얼굴 위조 기술.. 2020. 2. 15. AI가 작곡? 음악 산업에 진출하는 AI 작곡 사례와 도구 소개 지금 음악 업계에 AI가 진출해 있는 것은 알고 계십니까? 예를 들어, 인간이 감성으로 창작하는 음악이 요즘은 AI에 의해 작곡할 수 있게 되어 있습니다. 이번에는 작곡 기술 등을 중심으로 음악 업계에 어떻게 AI가 진출해 있는지 사례 중심으로 소개합니다. AI가 음악 업계에서 활용되고 있다? 여러분은 Spotify라는 세계 최대의 음악 서비스를 이용하고 계십니까? Spotify는 5,000만 곡 이상의 음악을 무제한 무료로 즐길 수 있는 서비스입니다. Spotify의 매력 중 하나는 AI가 각각의 사용자에게 맞는 재생 목록을 정기적으로 만들어 주는 기능입니다. 사실 이처럼 AI와 음악이 결합한 예는 의외로 가까이 있습니다. 음악 산업에는 다양한 분야에서 AI가 활용되고 있습니다. Music for ev.. 2020. 2. 1. AI는 트윗에서 사용자 위치를 특정할 수 있는가? 3개의 요점 ✔️ 트윗에서 사용자 위치를 예측 ✔️ Twitter의 메타 데이터와 국가, 도시의 계층성을 고려한 모델을 제안 ✔️ 기존 기술에 비해 높은 성능으로 사용자 위치를 예측 A Hierarchical Location Prediction Neural Network for Twitter User Geolocation Binxuan Huang, Kathleen M. Carley. EMNLP 2019 사용자가 어디에 있는지에 대한 정보, 즉 위치정보는 효과적인 마케팅과 재해시의 피해상황 확인 등 여러모로 중요한 정보입니다. 서울에 살고 있는 사용자라면 서울 부근의 트렌드를 고려한 마케팅을 실시하는 것으로, 효율적으로 사용자에게 어필할 수 있습니다. 또한 재해시 피해 지역의 사용자 화면에 피난 정보를 표.. 2020. 1. 28. Transformer 대규모화의 돌파구 될까? 고효율 Reformer의 등장 3 개의 요점 ✔️ Attention 계산량을 O(n^2)에서 O(n log n)로 크게 감소 ✔️ 액티베이션 등의 메모리 사용량을 대폭 절감 ✔️ 속도와 메모리 양쪽 모두의 구현 효율을 크게 개선하면서도 Transformer의 성능을 유지 Reformer : The Efficient Transformer written by Nikita Kitaev , Łukasz Kaiser , Anselm Levskaya (Submitted on 13 Jan 2020, ICLR 2020) subjects : Machine Learning (cs.LG) ; Computation and Language (cs.CL); Machine Learning (stat.ML) Reformer: The Efficient Transf.. 2020. 1. 24. 에이벡스(Avex)가 댄스의 점수화를 실현한 AI를 발표 에이벡스(Avex) 회사는 2020년 1월 21일, 비디오 분석기술과 데이터 사이언스를 활용하여 댄스 기술의 점수화를 실현한 AI를 발표했습니다. 인간의 골격을 감지하여 댄스 기술을 점수화 에이벡스는 2018년 부터 댄스 기술 점수화를 실현하는 프로젝트를 시작하고 댄스의 정량평가에 도전해 왔습니다. 이 프로젝트는 댄스분석을 담당하는 아빔 컨설팅 주식회사와, 자체 개발 인공지능 엔진인 'VisionPose(비전포즈)'로 인간의 골격을 감지하여 춤을 파악하는 자세분석기술을 제공하는 주식회사 넥스트 시스템이 참가하고 있습니다. 댄스 분야의 육성 및 평가시스템은 개인의 감각과 감성에 좌우되는 경우가 많으며, 데이터 사이언스 등 과학적 접근의 활용이 논의되어 왔습니다. 또한 2012년도부터 일본 중학교의 체육에 .. 2020. 1. 21. 일본 은행 대출심사 AI화 가속중! 어떻게 바뀔까? 그 영향을 조사 요즘 AI라는 말을 자주 들으셨을 것입니다. 그만큼 세상의 관심이 높고, 각 미디어에서 많이 다뤄지고 있는 이유는 우리의 삶에 더 가까운 곳에 AI가 사용되고 있기 때문입니다. 지금 적극적으로 AI를 활용하고자 하는 업계로는 우리에게 친숙하면서도 중요한 존재인 은행입니다. 은행은 지금 살아남기 위해서 합병이나 제휴가 활발히 진행되고 있습니다. 최근에는 2019년 7월에 요코하마(横浜) 은행과 치바(千葉) 은행의 업무제휴가 발표되었습니다. 상공(商工) 리서치에 따르면 두 은행을 주거래 은행으로 하는 기업수는 3대 메가 뱅크에 이어 4위이기 때문에 그 시너지 효과에 의한 수익성 향상을 기대할 수 있습니다. 그러나 이러한 움직임은 혼자서 생존하기 어려운 은행의 현황과 위기감을 잘 나타냅니다. 그래서 이번에는 .. 2020. 1. 20. 데이터셋 '단위'에 착안한 획기적인 연구가 등장! 3개의 요점 ✔️ 데이터셋의 '단위'를 정의하고 입도(粒度:Granularity)가 다양한 지표와 관련 있는 것으로 나타났다 ✔️ '단위'는 CNN의 정확도, 전이 학습의 정확도, Few-shot 학습의 정확도와 높은 상관관계를 보였다 ✔️ 학습 정확도뿐만 아니라 모델의 취약점(adversarial attack)과도 관련되어 있다는 것을 보여 주었다 Measuring Dataset Granularity written by Yin Cui et.al (Submitted on 21 Dec 2019) subjects : Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV) ; Machine Learning (cs.LG) 시작하기 최근 딥러닝이 다양한 상황에서 사용되고 있습니다. .. 2020. 1. 19. 최신 머신러닝 모델은 과학습이 일어나지 않는다? Deep Double Descent. 3개의 요점 ✔️ 모델이 과학습을 해도 더 학습을 진행하면 정밀도가 향상됨 ✔️ 학습 자료, 학습 횟수, 학습 모델은 클수록 좋다 ✔️ 왜 이런 현상이 발생하는가? DEEP DOUBLE DESCENT : WHERE BIGGER MODELS AND MORE DATA HURT written by Preetum Nakkiran, Gal Kaplun, Yamini Bansal, Tristan Yang, Boaz Barak, Ilya Sutskever (Submitted on 4 Dec 2019) subjects : Machine Learning (cs.LG) ; Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Neural and EvolutionaryComputing (c.. 2020. 1. 18. [2019] AI 연구 랭킹(후편) [2019] AI 연구 랭킹(전편) 마지막 검토 : 2020년 1월 14일 저자인 Gleb Chuvpilo는 AI와 로봇 스타트업에 투자하는 벤처 캐피털 ThundermarkCapital에서 매니징 파트너로 재직하고 있으며, MIT의 컴퓨터과학 및 인공지능 연구소에서 석사.. doooob.tistory.com 추가 분석 학계 vs. 산업계 학계 - 77.8 % 산업계 - 22.2 % 2019년도 NeurIPS와 ICML에서 채택한 2,200편의 논문 제목 Top 150 단어 (워드 클라우드를 사용하여 작성) 인당 Publication index로 본 상위 30 개국 (Publication index를 국가 인구로 나눈 수, 단위는 수백만) 1. 스위스 - 6.97 2. 이스라엘 - 4.88 3. 미국 -.. 2020. 1. 14. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음 반응형
