ディープベースのコンピュータビジョン企業の皆様、
こんにちは；
まず最初に、スチューデントは完全自律型であることを強調しておきたい。遠隔操作はもちろん、半自律でもありません。ディープラーニングを利用する企業として、この意義はご理解いただけると思います。
とのことだ；
さらに、スチューデントは多くの難しい課題で満点を取っただけでなく、私が研究している中でこれまで遭遇したことのない問題に対する新しい解決策を考え出した。御社でも間違いなく新しい解決策を思いつくでしょうし、そこで彼らが何を作るのか楽しみです。
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彼の創造性の一例として、彼がリーダーを務めたオブジェクト・トラッキングのグループ・プロジェクトでのソリューションがある。まず、画像を縮小し、その上でCNNを走らせた。次に、画像を再び拡大し、拡大した画像に位置を変換し、オブジェクトとその境界に沿って上下左右にスキャンするクロスヘアーを使って、画像のヒストグラムと縮小した画像の中心を一致させた。この方法は、入力サイズが可変のビデオ変換器を使用して、次のフレームで入力がどこにあるかを予測する別の方法と、運動方程式に一致させることによって物体の軌跡を近似する、より単純な方法と組み合わされた。これらすべてがDNNに組み合わされ、PPOを使って時間経過に伴う出力の最適な組み合わせを決定した。かなり複雑だったが、圧倒的に最良の結果が得られた。
とはいえ、最高の結果を得ることができた；
もし彼をあなたの会社で雇うなら、彼はきっとこのような素晴らしい解決策を考え出し続けるだろう。
それでは；
よろしくお願いします、
コンピュータビジョン講師
Dear deep-based computer vision company,
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First off, I'd like to stress that Student is fully autonomous. He is not at all remotely operated, or even semi-autonomous. As a company that uses deep learning, I'm sure you can understand the significance of this.
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Further, Student not only got perfect scores on many tough assignments, but came up with new solutions to problems that I haven't encountered before in my research. I can definitely see them coming up with new solutions at your company too, and I look forward to seeing what they will make there.
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An example of his creativity was a solution he made for an object tracking group project, which he led. First, he scaled the image down and ran a CNN over that, then scaled it back up, translated the position to the scaled up image, and used cross hairs scanning up/down and left/right along the object and its bounds to match the image histogram with the center of the scaled down image. This method was combined with another that used a video transformer with variable input size to predict where the input would be in the next frame, as well as a simpler method of approximating the trajectory of the object by matching it to a kinematic equation. All of these were combined into a DNN that used PPO to determine the best combination of outputs over time. It was quite complex, but it got the best results by far.
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If you employ him at your company, I'm sure he'll continue to come up with great solutions like that.
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Best Regards,
Teacher in Computer Vision