第9回 名古屋CV・PRML勉強会

第9回 名古屋CV・PRML勉強会に関するつぶやきのまとめです。
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@iwantwing

時空間に超解像とかできてしまうのなら,スーパースローカメラとかいらなくなっちゃうな #nagoyacv

2011-07-16 14:19:56
Hironobu Fujiyoshi @hf149

時空間の超解像には、Space-Time Patchesを利用。The Weizmann Institute of ScienceのIraniのグループですね。#nagoyacv

2011-07-16 14:21:38
Hironobu Fujiyoshi @hf149

次は、村瀬研の林さんによる画像セグメンテーションの論文の紹介。Enforcing topological constraints in random field image segmentation #nagoyacv

2011-07-16 14:24:27
はる @fararrow9

カメラ内蔵のマイクに切り替えました.マシになったでしょうか? RT @fararrow9: あ~,UST音が小さいと思ったら,いつもと違うマシンで流しているためにマイクがPC内蔵マイクになってました.加藤の次で直します.申し訳ありません. #nagoyacv

2011-07-16 14:25:17
Hironobu Fujiyoshi @hf149

次は、ノイズ除去の論文紹介。Natural Image Denoising : Optimally and Inherent Bounds #nagoyacv

2011-07-16 14:30:00
おさかなさん @sakanazensen

画像からの雑音除去技術はすでに理論的な限界ちかくまで到達…!! #NagoyaCV

2011-07-16 14:32:33
ゆるふわUnaさん@A判定 @UnaNancyOwen

画像ノイズ除去は既存手法(BM3d)が理論限界に近い. #nagoyacv

2011-07-16 14:34:26
みやびあーつ @miyabiarts

今回紹介しているCVPR2011のpaperはhttp://t.co/9EzjoHtにあります。 ただし、全てではありません。#nagoyacv

2011-07-16 14:35:14
@iwantwing

車のライトの2つのライトをちゃんと出せるとは、HDRってすごいんだな.カメラ触らないからどうすごいのかいまいちだが #nagoyacv

2011-07-16 14:44:28
Hironobu Fujiyoshi @hf149

次は、@fararrow9 さんによる一枚の画像からHDRに関する論文の紹介。グレア除去から得たパラメータを利用。 Glare Encoding of High Dynamic Range Images #nagoyacv

2011-07-16 14:45:09
みやびあーつ @miyabiarts

順番を入れ替えて関東CV勉強会の主催.@takminさんの発表 #nagoyacv

2011-07-16 14:54:36
Hironobu Fujiyoshi @hf149

続いて、関東CV勉強会の主催者である@takminさんによる論文紹介(名古屋限定!)。A Coarse-to-fine approach for fast deformable object detection #nagoyacv

2011-07-16 14:55:26
dandelion @dandelion1124

.@takminさんの発表が聴けるのは名古屋CV勉強会だけ! #nagoyacv

2011-07-16 14:56:02
みやびあーつ @miyabiarts

関東CV勉強会の主催.@takminさんの発表が聴けるのは名古屋CVだけ! #nagoyacv

2011-07-16 14:56:38
Akisato Kimura @_akisato

えっ?再来週は…? RT @miyabiarts: 関東CV勉強会の主催.@takminさんの発表が聴けるのは名古屋CVだけ! #nagoyacv

2011-07-16 14:57:36
みやびあーつ @miyabiarts

.@takminさんによる「A Coarse-to-fine approach for fast deformable object detection」 http://t.co/Y5wJI8X #nagoyacv

2011-07-16 14:57:56
みやびあーつ @miyabiarts

Deformable PArt Model 物体のモデルをパーツの集合として表現 #nagoyacv

2011-07-16 14:59:41
Hironobu Fujiyoshi @hf149

Deformable Part Modelは物体のモデルをパーツの集合として表現(PAMI2010の論文)。 #nagoyacv

2011-07-16 15:00:17
みやびあーつ @miyabiarts

対象全体のバウンディングボックスの評価関数=各パーツ形状の妥当性の評価関数の総和 + パーツ位置の歪みの評価関数の総和 #nagoyacv

2011-07-16 15:02:27
おさかなさん @sakanazensen

この図解すごい分かりやすい…!! #NagoyaCV

2011-07-16 15:05:56
みやびあーつ @miyabiarts

検出時は、ウィンドウごとに各パーツの位置を独立に最大化しながら、スコアが高い部分を検出。#nagoyacv

2011-07-16 15:06:26
みやびあーつ @miyabiarts

識別関数が非凸関数で通常のSVMで解けないので、Latent SVMで解く。#nagoyacv

2011-07-16 15:08:56
Hironobu Fujiyoshi @hf149

物体のスコア=各パーツ形状の妥当性ーパーツ位置の歪み+定数項。学習時は、パーツ位置を潜在変数として扱い、Latent SVMで学習。#nagoyacv

2011-07-16 15:08:58
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