第26回 名古屋CV/PRML勉強会のツイートまとめ
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sakanazensen
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Masaki Saito
@rezoolab
RF、非常に面白いんだけど下手に使うとMicrosoftの特許関係に引っかかりそうで、実用化するとなるとなかなか怖い
2013-11-16 14:09:02
おさかなさん
@sakanazensen
パラメータを決めるのは大変．でもSVMのパラメータをグリッドサーチするときも数日ぐらいはかかるから，そーゆうもんなんだろうなｗ #nagoyacv
2013-11-16 14:11:07
Hironobu Fujiyoshi
@hf149
続いて、福井君(B4)がRandom Forestを用いたキーポイントマッチングについて紹介。#nagoyacv
2013-11-16 14:13:41
おさかなさん
@sakanazensen
右後ろの席の方たちの質問がすごくハイレベルなんですけど:;(∩´﹏`∩);: 僕も勉強せねば・・・ #nagoyacv
2013-11-16 14:14:14
Hitoshi HABE 🌗
@habhit
どうでもいいですが、2009ですよね？“@sakanazensen: 「ICCV2008でのチュートリアルで，分類やクラスタリングのみならず回帰，カーネル密度推定，半教師付き学習などに用いれることがわかった」 #nagoyacv”
2013-11-16 14:16:44
Hironobu Fujiyoshi
@hf149
M2でしたw すみません。“@hf149: まずは、Classification Forestについて、三品君(M1)が発表中。#nagoyacv”
2013-11-16 14:17:39
おさかなさん
@sakanazensen
いろんなアフィン変換をかけた入力画像のそれぞれからキーポイント抽出して安定的に算出されたキーポイントをアフィンにロバストなキーポイントとして抽出 #nagoyacv
2013-11-16 14:18:10
Hironobu Fujiyoshi
@hf149
そうですね、なんらかのスケールを推定するキーポイント検出が必要となします。それほど正確でなくても良いです。“@sakanazensen: キーポイント抽出自体はSIFTなりSURFなりのアプローチをそのまま利用ということでいいのかな？ #nagoyacv”
2013-11-16 14:20:02
Hironobu Fujiyoshi
@hf149
中京大橋本研のホープのみなさんですよ。“@sakanazensen: 右後ろの席の方たちの質問がすごくハイレベルなんですけど:;(∩´﹏`∩);: 僕も勉強せねば・・・ #nagoyacv”
2013-11-16 14:21:26
Hironobu Fujiyoshi
@hf149
SIFTよりSURFの方が良いというのを同じ理由だたと思います。緩い記述の方が良いこともあるという感じ？。“@sakanazensen: 4画素使う手法が精度が下がるのはなんとなく理由想像つくけどうまく言葉にできない・・・ #nagoyacv”
2013-11-16 14:26:17
おさかなさん
@sakanazensen
射影変換パラメータ算出(識別)の段階と，そのパラメータで抽出されたキーポイントとのマッチングの段階 #nagoyacv
2013-11-16 14:26:56