2017/04/08コンピュータビジョン勉強会@関東 tweetまとめ

コンピュータビジョン最先端ガイド6 第2章「幾何学的推定のための最適化手法:最適化を超えて」飲み会
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コンピュータビジョン勉強会@関東 @kantocv

続いては発表者がお休みのため、急きょ@tomoaki_teshima さんがCVIMチュートリアルPDFを表示させながら解説していただいてます。 #cvsaisentan

2017-04-08 13:42:47
yu4u @yu4u

Cramér–Rao boundってなんか見たことあるかと思ったら、Fisherベクトルとかやってたときに出会ってた。 en.wikipedia.org/wiki/Cram%C3%A… #cvsaisentan

2017-04-08 14:42:32
コンピュータビジョン勉強会@関東 @kantocv

現在、@ohtysk さんにご発表いただいております。発表資料はこちらです。 speakerdeck.com/ohtysk/2017040… #cvsaisentan

2017-04-08 14:44:49
Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

@kantocv θ, Mθ を求めるのに式展開を使っている。 Mが対称行列である解説。 #cvsaisentan

2017-04-08 14:47:28
Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

@kantocv 楕円の当てはめだと、楕円が小さいのに当てはまりやすい。でもそれは何故? #cvsaisentan

2017-04-08 14:49:01
Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

@kantocv たしかに、楕円の全体にわたって観測点があれば、どんな方法でもうまくいくだろうが、一部しか見えないと、手法の差が現れ始める #cvsaisentan

2017-04-08 14:49:32
Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

@kantocv 超精度補正する場合は、Nで、パラメータごとに、重み付けを変えるイメージ。マハラノビス距離っぽいっていう @takmin さんの感想。 @peisuke さんの説明。 活発な議論。 #cvsaisentan

2017-04-08 14:52:22
Minagawa Takuya @takmin

@kantocsv Nで、重要なパラメータに重み付けすることで偏差を補正するイメージ? #cvsaisentan

2017-04-08 14:52:34
Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

@kantocv 質問 標準ユークリッド距離と、マハラノビス距離はどう違うのか? 答え2次元だと変わらなさそう。 高次元だとわからない。対角行列ならば、同じ。対角成分以外にも値をもつと、変わってくる。 #cvsaisentan

2017-04-08 14:56:57
Minagawa Takuya @takmin

@kantocv 拘束条件のある最尤推定問題に補助関数入れたらバンドル調整 #cvsaisentan

2017-04-08 15:10:01
Minagawa Takuya @takmin

@kantocv CR下界はデータが増えた時の下界(統計的)。KCR下界は例えば抽出点の精度が上がった時の下界 #cvsaisentan

2017-04-08 15:17:31
Minagawa Takuya @takmin

@kantocv V[ξ]はデータごとに計算する。そのデータはどのパラメータを重視するかみたいなイメージ #cvsaisentan

2017-04-08 15:30:34