@kantocv 分割して、一番近いのを見つけて、そのindexを保存する。 #cvsaisentan
2015-01-31 13:48:52@kantocv 128次元のベクトルを 64bit にまで圧縮することに近い。すごい。 すごくいい。 #cvsaisentan
2015-01-31 13:49:58@kantocv codebook しかないのに、距離が計算できる。すごい。 #cvsaisentan
2015-01-31 13:51:36VQ使った次元圧縮! ( #cvsaisentan live at ustre.am/ejln)
2015-01-31 13:52:38@kantocv Codebook の作り方として、短冊状に切るより、ブロックごとに分けたほうが良いんじゃね?→ Optimized PQ の話。ここからはじまる話。 #cvsaisentan
2015-01-31 13:54:33コードブックの品質次第か ( #cvsaisentan live at ustre.am/ejln)
2015-01-31 13:54:35@kantocv 直交行列で空間を回すとか、いい具合に狂った(褒め言葉)発表になってきましたね。 #cvsaisentan
2015-01-31 13:57:04並列化に向いてそう ( #cvsaisentan live at ustre.am/ejln)
2015-01-31 13:58:56@kantocv デモのターン! #cvsaisentan
2015-01-31 14:00:37GPUに放り込みやすい、かな? ( #cvsaisentan live at ustre.am/ejln)
2015-01-31 14:00:42@kantocv 前処理は長いが、クエリはめっちゃ速い。 #cvsaisentan
2015-01-31 14:02:38@kantocv ディー○ラーニングww何故そこを隠したww #cvsaisentan
2015-01-31 14:03:08@kantocv QデモはただのPQ?Aはい。Qそれを自前で実装した?A実装しました。ただ、野良実装は結構ころがっている。 #cvsaisentan
2015-01-31 14:04:47@kantocv Q画像系で一番新しい特徴量ベクトルはどんなのか?A、BOFを強くした奴が良かった。 #cvsaisentan
2015-01-31 14:05:17@kantocv PQやOptimized PQはMatlabコードもあるが、野良実装がたくさんおちてる。#cvsaisentan
2015-01-31 14:05:38@kantocv 画像を登録して、学習するのに重くなる。しかし、その分検索時は速くなる。現状、登録や学習部分を早くするニーズはあるが、あまりやられていない。 #cvsaisentan
2015-01-31 14:07:16@kantocv 画像によって、QPに向いてる/向いてないのはある? Aたしかにその通りで、ヒストグラム系のやつは行けそう。 sparse なのはダメ。 #cvsaisentan
2015-01-31 14:07:43