scikit-learnでSparse CodingとDictionary Learning -理論編- - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
この記事は@sakanazensenさん主催のコンピュータビジョンアドベントカレンダーの12月24日分の記事です。 本日のお題はSparse CodingとDictionary Learningをscikit-LearnというPythonの機械学習ライブラリを使ってやってみよう！というお話。 こちらのテーマを選んだ理由ですが、先日コンピュータビジョン勉強会＠関東で「Sparselet Models for Efficient Multiclass Object Detection」という論文を紹介した際、資料を作る時間がなくてSparse Codingの話を割愛してしまったので、その補足の意味もこめました。 とは言えSparse Codingもscikit-Learn(というよりPython自体)も勉強を始めたばかりのため、解説はあくまでツールを使う上での基本的な知識に留めたいと思います。
OpenCVでマーカレスAR - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
以前こちらの記事で紹介したマーカレスARのソースをGitHub上で公開しました。MITライセンスです。 こちらからダウンロードできます。 https://github.com/takmin/OpenCV-Marker-less-AR 本当はリファクタリングが終わってから公開しようと思っていたのですが、それを言っていたらいつまでたっても公開できなさそうなので、エイヤ！でアップロードしちゃいました。これから随時コードを整理していきたいと思っています。 このプログラムは 特定物体認識 トラッキング 重畳表示 の３つのパートに分かれていて、一応それぞれのアルゴリズムを入れ替えられるように作ってます。 言語はC++で書かれていて、以下のライブラリを使用しています。 OpenCV 2.3.1 https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ GLUT 3.
5/14コンピュータビジョン勉強会＠関東 「ICPアルゴリズム」発表資料 - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
5/14(土)に開催されましたコンピュータビジョン勉強会＠関東で発表してきたので資料をアップします。 第12回コンピュータビジョン勉強会＠関東 http://atnd.org/events/14944 この回は課題図書「コンピュータビジョン最先端ガイド」第3巻2章「ICPアルゴリズム」でした。 私は3.2節「適応的重み付けと外れ値除去」を担当しました。 Icp3.2 takmin View more presentations from takmin Togetterまとめ http://togetter.com/li/135526 コンピュータビジョン勉強会＠関東 http://sites.google.com/site/cvsaisentan/
CV勉強会に参加してきました - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
CV勉強会参加者の皆さんお疲れ様でした。 それにしても、自分で決めたとは言え、僕の発表担当部分があまりに膨大でびっくりしました。 結局スライドは７６枚に達し、二時間以上しゃべってました。 ただお陰さまで、色々な指摘を皆さんから頂き、大変勉強になりました。 というわけで、勉強会で指摘された内容を踏まえて修正した資料をアップします。 Chapter1 4.6 modView more presentations from takmin. 第２回はグラフカットやります。奮ってご参加下さい。 http://atnd.org/events/4160
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
FaceTrackerの論文を読んでみた："Deformable Model Fitting by Regularized Landmark Mean-Shift" - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
