画像の被写体の認識はDLで全てできる

ランニング30分　英語20分

英語聞き取りの成果は殆どない。

T研でのゼミの準備でSkype接続を習う。無料でこんなに簡単に世界中と繋がるのは脅威的だ。あらためてOpenInovationの恩恵の素晴らしさを実感する。

T研も古い先生が多いのでDeepLearningが浸透していなく研究者もつらいだろうと同情した。東芝もそうだが何故過去の栄光にひた走るのかは全く理解できない。自分のレベルが幼稚なので、１年生を何回繰り返しても宿命と諦めている。

ようやくゼミの資料がまとまった。

https://www.slideshare.net/MasatoNakai1/vae-gan-nlp

改めて思うことは、変分ベイズとDeepLearningとに非常に親和性が高いことである。VAEは変分ベイズそのものと言ってよい。隠れ変数を暴く生成モデルとしては有意な手法となるだろう。

画像のオブジェクト認識の論文（RealTime Object Detection YOLO)を読む。驚いたことにこの手法はオブジェクト識別と識別範囲をDeepLearningで一挙に解いている。普通はSIFTなどの画像特徴量抽出後、CNNで識別する方が数段精度がよいと思っていた。時間はないが実装して精度を確認する必要がある。何でもDeepLearningで解くとする立場は、理論や技術の堕落を招かないか危惧するのは自分だけだろうか。