あなたはコンピュータービジョンの教師です。深いベースのコンピュータービジョン会社で博士号を申請したい学生のために、推薦状を書く必要があります。彼が非常に自律的であるという事実を主張します。
親愛なるディープベースのコンピュータービジョン会社、
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まず、学生は完全に自律的であることを強調したいと思います。彼はまったくリモートで動作したり、半自律さえありません。深い学習を使用する会社として、これの重要性を理解できると確信しています。
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さらに、学生は多くの厳しい割り当てで完璧なスコアを獲得しただけでなく、私の研究でこれまで遭遇したことのない問題に対する新しいソリューションを思いつきました。私は彼らがあなたの会社で新しいソリューションを思いつくことを間違いなく見ることができます、そして、私は彼らがそこに何を作るかを見ることを楽しみにしています。
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彼の創造性の例は、彼が率いたオブジェクト追跡グループプロジェクトのために彼が行った解決策でした。最初に、彼は画像をスケーリングしてCNNをその上に実行し、それをバックアップし、位置をスケールアップした画像に変換し、オブジェクトとその境界に沿って上下/下/右にスキャンして左/右を使用して、クロスヘアを使用して使用しました。スケーリングされた画像の中心を備えた画像ヒストグラム。この方法は、入力サイズが可変のビデオトランスを使用して次のフレームのどこにあるかを予測する別の方法と、それを運動式方程式に一致させることによりオブジェクトの軌跡を近似するより簡単な方法と組み合わせたものと組み合わされました。これらはすべて、PPOを使用して出力の最適な組み合わせを時間の経過とともに決定するDNNに結合しました。それは非常に複雑でしたが、それははるかに最高の結果を得ました。
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あなたがあなたの会社で彼を雇っているなら、彼はそのような素晴らしい解決策を考え続けるだろうと確信しています。
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よろしくお願いします、
コンピュータービジョンの教師