STJ インターンで取り組んだ研究「LanesPose: 骨格推定によるレーン検出」について紹介します
はじめまして、2022年9月から研究開発センターのインターンとしてお世話になっている、玄元と申します。
本記事ではインターン期間中に取り組んだ研究内容である、骨格推定ベースのレーン検出手法「LanesPose」について解説させていただきたい...
DNN
STJ 
STJ 高速・高精度な新たな顔ランドマーク検出手法 『Lite-HRNet Plus』をMIRU2022で発表しました
こんにちは。2022年4月からセンスタイムジャパンのインターンでお世話になっております、加藤と申します。今回インターンで取り組んだ研究成果を2022年7月25日～7月28日に開催された第25回 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022...
STJ インターンで取り組んだ “Efficient Unknown Object Detection with Discrepancy Networks for Semantic Segmentation” がNeurIPS 2021 Workshopに採択されました
こんにちは、2020年からセンスタイムジャパンにお世話になっていた元インターンの鴨井です。インターンで行っていた研究の論文が NeurIPS 2021 Workshop on Machine Learning for Autonomous ...
STJ センスタイムによるCVPR2020発表論文: DNN枝刈り(Pruning)手法 「DMCP」を紹介します
本記事では、CVPR2020にてオーラル発表されたSenseTime ResearchによるDNN枝刈り手法に関する論文 "DMCP: Differentiable Markov Channel Pruning for Neural Networks"の内容を紹介します。
STJ QA4AI自動運転WGでのAIプロダクト品質保証ガイドライン改訂の取り組みを紹介します！
QA4AI自動運転WG(Working Group)でのAIプロダクト品質保証ガイドライン作成の取り組みに関する記事です。
2021年6月18日に開催されたOpen QA4AI Conference 2021の内容をもとに、AI品質保証の課題とQA4AI自動運転WGでの今後のガイドライン改訂内容について紹介します。
STJ “Geometry-Aware Unsupervised Domain Adaptation for Stereo Matching”をICRA 2021で発表しました。
"Geometry-Aware Unsupervised Domain Adaptation for Stereo Matching" がロボティクス分野のトップカンファレンスである [2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2021)](https://www.ieee-icra.org/index.aspx) に採択されました。
STJ CVPR2020でセンスタイムが発表した、仮想試着を行うACGPNの論文を紹介します
SenseTime本社から昨年CVPR2020で発表された仮想試着(Virtual Try-On)モデルの論文の紹介をします。本記事では、画像ベースの仮想試着モデルの処理の流れを簡単に説明したのち、タイトルのACGPNについて説明します。
STJ MIRU2020で受賞した論文『ステレオマッチングのための教師なしドメイン適応』の紹介をします
第23回 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2020）で発表した研究『ステレオマッチングのための教師なしドメイン適応』が『MIRU優秀賞』を受賞したので、その紹介をしたいと思います。