電通大と未踏を終え,東大修士へ入院します.

タイトルの通り,2019年度のIPA未踏IT人材発掘・育成事業や,電通大生活を終え,来年度から東大修士へ入院します.

本記事では過去の生活のお気持ちを短く綴ろうと思います(近況みたいなものです).

ワニの電通とは関係ないです.

未踏


概要


今年度採択者の方々がIPA未踏IT人材発掘・育成事業に関する詳細や、プロジェクトについての詳細を書いているので参照してください.

arailly.hatenablog.com

matsuuratomoya.com

内容


NAIST M2の@signs0302さんとVR空間における食体験の構築というプロジェクトに取り組んでいました.

COVID-19の影響でオンライン上での会議などが行われているので,是非オンライン食事会も普及させたいです.

感想


情報量がまったくない感想で説得力無いですが,よほど事情がない限り挑戦してみると良い経験になると思います!

配布


本プロジェクトを試したいと思う方がいれば,Viveを持っていたら使えるので,是非オンライン食事会を試してみてください!

電通大


研究


B3から柳井 研究室 (Yanai Lab.)にお世話になり,GANや弱教師あり領域分割に関する研究を行なっていました.

未踏を共に成し遂げた@signs0302さんとは,研究を通して知り合うことができました.

違う分野の人々とコラボレーションができて,トップ国際会議にフルペーパ論文が採択されたのは,非常に良い経験でした.

入院


東京大学大学院 情報学環・学際情報学府へと進学し,研究分野はほとんど同じな研究室にお世話になります.

周りの強い人らから学び,自分の納得のできる論文を出せるように頑張ります.

おわりに


もし,研究・未踏プロジェクトのコラボレーション,未踏の相談などの際には@udoooomへDMを送ってください!

加えて,2年以上は恐らく本郷付近にいると思うので,場所・所属に関わらず是非美味しいご飯誘ってください!

最後に,多くの人々に支えられ今の自分があると思います。 色々とお世話になった方々は本当にありがとうございます。 これからもよろしくお願いいたします。

End-to-End Time-Lapse Video Synthesis from a Single Outdoor Image[Nam+ CVPR19]

End-to-End Time-Lapse Video Synthesis from a Single Outdoor Image
Seonghyeon Nam, Chongyang Ma, Menglei Chai, William Brendel, Ning Xu, Seon Joo Kim
To appear in CVPR 2019
https://arxiv.org/abs/1904.00680

を読んだ. 非常に面白かった.

簡易箇条書きなまとめで申し訳のなさがあります.

1. Abstract

  • conditional image-to-image translationの枠組みで,End-to-Endで,単一画像屋外から時刻が変わっていくようなタイムラプス動画を生成する.
  • 屋外シーンの照明変化と時刻の間の相関を学習する.
  • 時刻ラベルが付いていると,時刻ラベルがないデータセットを用いて半教師あり学習を行う.
  • 既存手法では,スタイルの参照が必要であったが,提案手法では時刻ラベルのみで変換できる

2. 設定

2.1 問題定義

  • 入力画像Iと,時刻ラベルt \left( [0,1)\right)
  • \hat{I_{t}} = G(I, t)
  • 物の動きを考慮せず,連続した非線形な照明変化を学習する.

2.2 データセット

AMOSデータセット[Jacobs+ CVPR07]

  • 時刻ラベルが付いている.
  • 24時間撮影した監視カメラの動画
  • 世界中の35000個のweb cameraの映像
  • 実験では1,633 web cameraからの40,537動画を1,310,375枚画像へ
  • trainとvalを1533, 100 web cameraに分割

TLVDBデータセット[Shih+ ACM Trans03]

  • 時刻ラベルなし
  • プロの人達が撮影したアウトドア動画
  • 463動画から1,065,427枚の画像へ
  • その内の30動画をテストとして使用

3. Method

3.1 Multi-Frame Joint Conditional Generation

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  • AMOSデータセットA)のみで学習
  • データは[tex:(I{i}, t{i})]を含む
  • Dは,画像と時刻がペアかを見極める
  • 最初は単純なVanilla Encoder-Resblock-Decoderでやっていたが,出力がありえんヤバかったのでN(0,1)の一様分布からサンプリングされたshared latent variable zを用いて学習をすることにした.
  • zS_{A}間の時間的構造を表している
  • よって,\hat{I_{t}} = G(I, t, z)
  • 学習がうまくいかない原因としては,(1) 時刻の違いはあっても見た目が同じようなイルミネーションが多かったこと. (2) 場所や季節の変動をうまく学習できなかった
  • 入力動画が連続していると,動きを学習してしまうので,Augmentationで回転や左右反転などをした上で,入力動画のフレームは全て別の動画からサンプリングされたもので,時刻順にソートされたもの. なるほど.

Generator

  • conditionはdownsamplingされた特徴に加えられる
  • Conv-Resblock-Deconv

Discriminator

  •  Du Dcの2つから成り立つ
  • Du: 生成画像がReal or Fakeを判断
  • Dc: 生成結果 [tex: \hat{S{A}}] がビデオの連続した繋がりとして適切かを判断. つまり,[tex:\hat{I{t}}] がその時刻[tex:t{i}]に当てはまるか?,[tex:\hat{I}{t}]がその時刻で現れそうな色(夕焼けとか)をしているか?を判断

Adversarial Loss

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  • l_{u}: 通常のAdv loss.
  • l_{c}: condition付きAdv loss
  • l_{c}の赤線引いたところが,画像と時刻の情報が不一致なものをDに入力している
  • (これがないと,Discriminatorが有利すぎて,うまく学習できないんだろうなって感じがした. アドバイスください.)

3.2 Multi-Domain training

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  • AMOSデータセットだけだと,結果が微妙だったので,風景動画でリッチなアウトドアスタイルを含むTLVDBデータセットB)を利用
  • AMOSは監視カメラ映像なので,アウトドアみがない
  • 単純に合併させて教師無しで学習させても,お互いのドメインが違いすぎてうまく学習ができない
  • よって,TLVDBの時刻アノテーションがない部分を補える,半教師あり学習を提案

Model architectureとLoss

  • G_{B}: Aの時刻ラベルtと,Bの連続したフレームを用いて,時刻に合わせたスタイルが付与されるように生成する.(モデル図の実線)
  • D_{B}: Gへ入力したBの連続フレームと生成されたフレームのReal or Fakeを評価(モデル図の実線)
  • G_{A}: Gbの出力を受け取り,時刻の連続した変化で色はどう変化するか?のスタイルを学習するG
  • D_{Au}: Aのフレーム毎に違う動画からサンプリングされた画像を重ねて作った時刻が連続した動画(Sa)をReal, Gaの出力をFakeとして,Real or Fakeの計算
  • D_{Ac}: Sa, ~Sa, Ga(G(b(I,t,z)))を入力
  • l_{r}: Gaの出力で構造が変化しないためのL1距離

3.3 Guided Upsampling

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  • 128x128の動画を生成するのはきついので,64x64で生成して提案Upsamplingで512x512にする
  • (なんかここよくわからなかったので,いつか修正しておきます)
  • (動画生成,変換において解像度が高いと難しいのはものすごく同意した)

4. Experiment

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4.1 定量評価

  • (実験はなかなかの闇)
  • 比較対象は,本物,[Li+ ECCV18]https://arxiv.org/abs/1802.06474, TLVDBの手法[Shih+ ACM Trans03]
  • 24枚の画像から,16フレームへの風景変化予測をする(合計: 384)
  • 各生成動画から,2 or 3フレームをランダムサンプリングして,合計71枚
  • AMTで高評価98%以上の人10人に本物か偽物かを聞いた(GAN専用の人なんているのか?)
  • 提案手法, 本物,[Li+ ECCV18], TLVDB[Shih+ ACM Trans03]は,60.6, 67.5, 34,1 44.9%の本物率

4.2 計算時間

  • 提案手法は,64x64の16フレームをGbがGPU-0.02s,CPU-0.8s
  • Guided upsamplingは64x64を512x512へと0.1s
  • [Li+ ECCV18]は,6.3s(768x384)
  • TLVDB[Shih+ ACM Trans03]は,58s (700ピクセル)

4.2 Ablation study

f:id:udooom:20190620164532p:plain:w300 + (Top: vanilla cGAN): 夕焼けみたいな情報は一切できずに,明るさだけを変化させてる + (Dを騙すのに一番そうするのがよかったっぽい?) + (Middle: supervised) : 監視カメラ情報だけなので,微妙 + (Bottom: semi-supervised): 風景データセットが加わったのでエモい結果にうぇい

f:id:udooom:20190620164535p:plain:w300 + Gaの役割 + (手前が暗くなってる) +( 全体的に見て,よくなってるのかの評価できないし,何も言えない) + (データセット依存の特徴から,Discriminatorをうまく騙せるように学習するので,データセット依存な気がする)

5. Conclusion

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  • 参照スタイルなしで変えれる
  • ありえん暗闇 -> 昼への変換は,あんまりできない
  • (多分,スタイルが違いすぎる?)
  • 人工物のあかり(窓からの漏れた光)みたいなのは生成できないっぽい(データ数が少ないから?)
  • (動きは考慮していないので,動きも考慮しつつ夕焼けみたいにスタイルも変換できたら面白そう,リフティングしながらいつのまにか夕焼けにできる. 超ゆっくりリフティングを何百倍にも早送りてきになる?物理法則は無視してるが)

最後に

MIRU19で,動画のフレーム予測のポスター発表をするので,今回のようなタスクや,動画のフレーム予測やGANなどの研究について議論できたらいいなと思います. 私は初心者ですが.

夢の香 特別純米酒 國権

授業中にあまり挙手をしないタイプの陰キャみたいな味わいだが,二口味わうと,面白さが伝わってきた

こいつインキャに見せかけたヨウキャだ.

驚いた.

どうやら,夢の香という福島県が独自に開発した酒造好適米から作られたお酒で,ふくしまブランドの名に恥じないような美味しさである

しかし,この酒の良さを最大限まで理解できるような舌を持ち合わせていないので,また会うことはないだろう.

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www.kokken.co.jp

喜楽長 特別純米酒 若苗

滋賀県近江市にある喜多酒造株式会社の酒

その中でも今回は夏にぴったりなお酒

スッキリとした辛口な味わいに加え,甘さはあまり感じることなく透き通るような酸味と仲良しに

夏にぴったりでとてつもなく美味しい

脳裏には風に揺られる稲の様子が浮かび非常に楽しい気分に誘われた

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www.jizake.com