Bag of Visual Words - n_hidekeyの日記
Bag of visual words (BoVW)は、一般物体認識において現在最も広く普及している画像特徴表現で、画像中の多数の局所特徴をベクトル量子化しヒストグラムにしたものです。最近はOpenCVなどのツールの普及により使いやすくなってきましたが、実際に使ってみようとすると細かい部分でつまづくことも多いのではないでしょうか。最新の研究では認識精度が飛躍的に向上していますが、局所特徴抽出などの細かいノウハウの蓄積による部分もかなり大きいと思います。 （そのような部分は学術的な新規性は低いため、論文ではさらりと書いてあることが多いのですが） 以下、自分が把握しているノウハウをまとめてみたいと思います。ただし、私自身の経験や主観に基づくものであり、絶対的なものではないことにご注意ください。 また、BoVWについて基本的な知識があることを前提としています。 画像サイズ まず、そもそも画像はど
Caffeで手軽に画像分類
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。システム統括本部 データソリューション本部の宮崎です。 最近ディープラーニングと呼ばれる技術の話題を耳にすることが増えてきました。 この記事ではディープラーニングの手法を実装し画像認識系の用途で便利に使えるCaffeというツールの使い方を紹介します。 Caffeの概要 Caffeは、C++で実装されGPUに対応した高速なディープラーニングのライブラリです。 大規模画像認識のコンテストILSVRCで2012年にトップとなった畳込みニューラルネットワークの画像分類モデル[1]がすぐに利用できるようになっています。 Caffeは、カリフォルニア大学バークレー校のコンピュータビジョンおよび機械学習に関する研究センターであるBV
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