記事「ニューラルネットワークが簡単に（第81回）：Context-Guided Motion Analysis (CCMR)」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.08.20 07:37 新しい記事「ニューラルネットワークが簡単に（第81回）：Context-Guided Motion Analysis (CCMR)」はパブリッシュされました: これまでの作業では、常に環境の現状を評価しました。同時に、指標の変化のダイナミクスは常に「舞台裏」にとどまっていました。この記事では、連続する2つの環境状態間のデータの直接的な変化を評価できるアルゴリズムを紹介したいと思います。 本連載の一環として、環境の状態を分析するためのさまざまな方法と、得られたデータを利用するためのアルゴリズムに触れました。過去の値動きデータから安定したパターンを見つけるために畳み込みモデルを使用しました。また、Attentionモデルを用いて、異なる局所的な環境状態間の依存関係を発見しました。環境の状態は常にある時点のある断面として評価しましたが、環境指標のダイナミクスを評価したことはありません。モデルが環境条件を分析し比較する過程で、何らかの形で重要な変化に注意を払うと仮定しましたが、そのようなダイナミクスを明示的に定量的に表現することはしませんでした。 コンピュータビジョンの分野では、オプティカルフロー推定という根本的な問題があります。この問題の解決策は、シーン内のオブジェクトの動きに関する情報を提供します。この問題を解決するために、多くの興味深いアルゴリズムが提案され、現在広く使用されています。オプティカルフロー推定の結果は、自律走行からオブジェクト追跡、監視まで様々な分野で利用されています。 現在のアプローチのほとんどは畳み込みニューラルネットワークを使用していますが、大域的文脈を欠いています。このため、オブジェクトのオクルージョンや大きな変位を推論するのは難しくなります。別の方法は、Transformerやその他のAttentionテクニックを使用することです。これにより、古典的なCNNの固定された受容野をはるかに超えることができます。 特に興味深いCCMRという手法が論文「CCMR:High Resolution Optical Flow Estimation via Coarse-to-Fine Context-Guided Motion Reasoning」で発表されました。これはオプティカルフロー推定へのアプローチであり、モーション集約概念と高解像度マルチスケールアプローチのAttention指向手法の利点を組み合わせたものです。CCMR法は、文脈に基づくモーショングルーピング概念を、高解像度の粗い推定フレームワークに一貫して統合しています。これにより、オクルージョン領域でも高精度の詳細なフローフィールドが得られます。この文脈において、この手法の著者は、まず大域的なSelf-Attention文脈特徴量を計算し、それを用いてすべてのスケールにわたって反復的にモーション特徴量を導くという、2段階のモーショングルーピング戦略を提案しています。このように、XCiTベースのモーションに関する文脈指向の推論は、あらゆる粗いスケールでの処理を提供します。この手法の著者がおこなった実験は、提案されたアプローチの強力な性能とその基本概念の利点を実証しています。 作者: Dmitriy Gizlyk 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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これまでの作業では、常に環境の現状を評価しました。同時に、指標の変化のダイナミクスは常に「舞台裏」にとどまっていました。この記事では、連続する2つの環境状態間のデータの直接的な変化を評価できるアルゴリズムを紹介したいと思います。
本連載の一環として、環境の状態を分析するためのさまざまな方法と、得られたデータを利用するためのアルゴリズムに触れました。過去の値動きデータから安定したパターンを見つけるために畳み込みモデルを使用しました。また、Attentionモデルを用いて、異なる局所的な環境状態間の依存関係を発見しました。環境の状態は常にある時点のある断面として評価しましたが、環境指標のダイナミクスを評価したことはありません。モデルが環境条件を分析し比較する過程で、何らかの形で重要な変化に注意を払うと仮定しましたが、そのようなダイナミクスを明示的に定量的に表現することはしませんでした。
コンピュータビジョンの分野では、オプティカルフロー推定という根本的な問題があります。この問題の解決策は、シーン内のオブジェクトの動きに関する情報を提供します。この問題を解決するために、多くの興味深いアルゴリズムが提案され、現在広く使用されています。オプティカルフロー推定の結果は、自律走行からオブジェクト追跡、監視まで様々な分野で利用されています。
現在のアプローチのほとんどは畳み込みニューラルネットワークを使用していますが、大域的文脈を欠いています。このため、オブジェクトのオクルージョンや大きな変位を推論するのは難しくなります。別の方法は、Transformerやその他のAttentionテクニックを使用することです。これにより、古典的なCNNの固定された受容野をはるかに超えることができます。
特に興味深いCCMRという手法が論文「CCMR:High Resolution Optical Flow Estimation via Coarse-to-Fine Context-Guided Motion Reasoning」で発表されました。これはオプティカルフロー推定へのアプローチであり、モーション集約概念と高解像度マルチスケールアプローチのAttention指向手法の利点を組み合わせたものです。CCMR法は、文脈に基づくモーショングルーピング概念を、高解像度の粗い推定フレームワークに一貫して統合しています。これにより、オクルージョン領域でも高精度の詳細なフローフィールドが得られます。この文脈において、この手法の著者は、まず大域的なSelf-Attention文脈特徴量を計算し、それを用いてすべてのスケールにわたって反復的にモーション特徴量を導くという、2段階のモーショングルーピング戦略を提案しています。このように、XCiTベースのモーションに関する文脈指向の推論は、あらゆる粗いスケールでの処理を提供します。この手法の著者がおこなった実験は、提案されたアプローチの強力な性能とその基本概念の利点を実証しています。
作者: Dmitriy Gizlyk