第30回コンピュータビジョン勉強会＠関東「CVPR2015読み会」前編
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Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中
@tomoaki_teshima
@kantocv まさかこの勉強会で 「やる夫で学ぶ～」を見ることになる とは思わなかった。 #cvsaisentan
2015-07-20 13:47:49
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@tomoaki_teshima
@kantocv WTFは "What The FXXK" って意味ですな。 #cvsaisentan
2015-07-20 13:52:41
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@tomoaki_teshima
@kantocv WTF も aww も分からないが、そのジャンルを当てようとしているのも目的の一つ。 #cvsaisentan
2015-07-20 13:53:42
K.Ogaki
@Hi_king
人間がつけたattributeを使って人間の予測したvairalityを超えられる、っていうのは、vairalityの定義が微妙か、評価した人間がそれを十分に学べてないって意味な気がする。。。 #cvsaisentan
2015-07-20 14:05:32
Minagawa Takuya
@takmin
@kantocv この研究の定義だと「D進どうですか」画像はViralityが高いということかな。#cvsaisentan
2015-07-20 14:09:03
コンピュータビジョン勉強会＠関東
@kantocv
続いての発表者は @51takahashi さんで、タイトルは"Global Refinement of Random Forest"です。 #cvsaisentan
2015-07-20 14:11:53
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@tomoaki_teshima
@kantocv 2値分類でランダムForest。 #cvsaisentan
2015-07-20 14:16:11
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@tomoaki_teshima
@kantocv 2値分類で、木を100個ぐらい使うが、その出力をSVMにかければ良いじゃん。しかも、特徴量がめっちゃスパースだからliblinearを使えば良いじゃん。 #cvsaisentan
2015-07-20 14:19:31
Minagawa Takuya
@takmin
@kantocv ようはRandom Forestの最後の平均をSVMを使って重み付き平均にしたってことだよね。#cvsaisentan
2015-07-20 14:23:52
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@tomoaki_teshima
@kantocv Q:「速さは不明」とありますが、認識、学習のどちらでしょう？A:学習に関しては時間が書いてあったが、ほとんど変わらなかった。認識速度は重くはなってないはずだが、詳細は不明 #cvsaisentan
2015-07-20 14:30:29
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@tomoaki_teshima
@kantocv Q:終了条件で、Error Rate が変わる条件はどこで変わるのか。最も良い性能が得られるところはどこなのだろうか、と興味を持ちました。 #cvsaisentan
2015-07-20 14:31:06
K.Ogaki
@Hi_king
RandomForest + SVM ... 境界面はどうなってくんだろう。必要以上の非線形性をそぎ落としてるって意味になりそうな気がする #cvsaisentan
2015-07-20 14:36:38