-
- いいね！1
Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中
@tomoaki_teshima
@kantocv なるほど。ろうそくの熱による空気の変化を可視化するのか。 #cvsaisentan
2014-07-26 16:37:03
Minagawa Takuya
@takmin
@kantocv 3D Shape and Indirect Appearance by Structured Light Transport: 光源を消してももう片方のカメラのエピポーラ線が間接光のせいで真っ暗にはならない。それで直接光と間接光を分離 #cvsaisentan
2014-07-26 16:38:39
Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中
@tomoaki_teshima
@kantocv SIFT Flow の tutorial のお話。 #cvsaisentan
2014-07-26 16:40:54
Minagawa Takuya
@takmin
@kantocv チュートリアルのお話：Dense Image Correspondences for Computer Vision #cvisaisentan
2014-07-26 16:41:19
Minagawa Takuya
@takmin
@kantocv SIFT Flow:画像の全画素でSIFTを求めると、画像の各画素が128次元を持つことになる。128次元のOptical Flow = SIFT Flow #cvisaisentan
2014-07-26 16:42:43
過学習(bias and variance)
@biasandvariance
@saoripseudo #cvsaisentan では反射光も含めて対象の形状を推定するような方法を紹介されているようです。 cs.toronto.edu/~motoole/paper…
2014-07-26 16:42:53
Minagawa Takuya
@takmin
@kantocv CSH: Coherency Sensitive Hashing (ICCV2011) : LSHを使って同じテーブルに割り当てられるパッチ間を対応付ける。#cvsaisentan
2014-07-26 16:47:19
Minagawa Takuya
@takmin
@kantocv Deformable Spatial Pyramid Matching (CVPR2013): ピラミッド的にCoarse-to-fineにパッチマッチ #cvsaisentan
2014-07-26 16:49:07
Minagawa Takuya
@takmin
@kantocv 類似画像検索で上位に出てきたものに対しSIFT Flowを使えば、内部的に似た構造の画像に絞り込むことができる。 #cvsaisentan
2014-07-26 16:51:58
おさかなさん
@sakanazensen
僕はdense correspondenceをsemi-supervised learningに使ってましたね #cvsaisentan
2014-07-26 16:52:32
Minagawa Takuya
@takmin
@kantocv SIFT Flowはセグメンテーションにも応用可能。セグメンテーション済み画像を使って、未セグメンテーション画像との対応を取る。#cvsaisentan
2014-07-26 16:55:20
Minagawa Takuya
@takmin
@kantocv RGBD画像のデータベースを元にSIFT FlowからRGB画像からDを推定できる。#cvsaisentan
2014-07-26 16:56:10
のびのび
@nobikko
RGB画像１枚からRGBDデータを作成・・・。既存RGBDのデータベースからDを再構成するのは人間も片目でも経験で奥行き推定してるし、なんとなく正しそう。。 #cvsaisentan
2014-07-26 16:57:56
Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中
@tomoaki_teshima
@kantocv 質問タイム #cvsaisentan
2014-07-26 16:58:55
Amboinensis
@Amboinensis
@ChaoticActivity 帰りに他の参加者とも面白かったけど、圧倒的過ぎて質問出来なかったと話してましたw
2014-07-26 17:18:06