In recent years, we've see an extra-ordinary growth in Computer Vision, with applications in face recognition, image understanding, search, drones, mapping, semi-autonomous and autonomous vehicles. A key part to many of these applications are visual recognition tasks such as image classification, object detection and image similarity. This repository provides examples and best practice guidelines
All Microsoft Global Microsoft 365 Teams Copilot Windows Surface Xbox Deals Small Business Support Software Windows Apps Outlook OneDrive Microsoft Teams OneNote Microsoft Edge Moving from Skype to Teams PCs & Devices Computers Shop Xbox Accessories VR & mixed reality Certified Refurbished Trade-in for cash Entertainment Xbox Game Pass Ultimate PC Game Pass Xbox games PC games Business Microsoft A
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画像を解析して、人間が尋ねそうな質問に答えられるように機械を訓練できるシステムをMicrosoft Researchとカーネギーメロン大学（CMU）のチームが開発した。 人工知能（AI）ツール開発におけるMicrosoftの最新の取り組みは、「画像質問応答」と呼ばれる分野に焦点を合わせている。その狙いは、所定の画像の内容に関する自然言語の質問に自動的に応答することだ。 「自転車のかごの中に何が入っているか」という質問に答えるには、多段階の思考を経る必要がある、とCMUとMicrosoft Researchの研究者たちは述べた。 システムは、「まず質問の中で言及されている物体（例えば、かごや自転車）と概念（例えば、中に入っている）を認識し、その後、関係のない物体を徐々に除外していき、最後に最も可能性が高そうな部分を特定して答え（すなわち、この例では犬）を導き出す」と彼らは指摘した。 画像質問
Alteraのリリースノートで知ってはいたが、Microsoftリサーチのホワイトペーパーを発見した。2015年にUCLAがXilinxのFPGA使って同様のこと(CNNの実装)をしているが、それより3倍くらい性能良い模様。 http://research.microsoft.com/pubs/240715/CNN%20Whitepaper.pdf DeepLearningの一種Convolutional Neural NetworkをFPGAというか、自社製FPGAボード「Catapult」上にのせた。 このCatapultについては以前記事にした。 tkysktmt.hatenablog.com Deep Learningについて 自分がどう考えているか簡単に。 Deepな層構造(3層以上)をもったNeural Networkを、どうにかして学習させることができたものをDeep Lea
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