SELECT Lab::Tutorial at ICML 2008: Beyond Convexity - Submodularity in Machine Learning
Beyond Convexity: Submodularity in Machine Learning Description Convex optimization has become a main workhorse for many machine learning algorithms during the past ten years. When minimizing a convex loss function for, e.g., training a Support Vector Machine, we can rest assured to efficiently find an optimal solution, even for large problems. In recent years, another fundamental problem st
Computational Photography - CSCI-GA.3033-012
Semester: Fall 2013. Time and Location: Thursday 5:00-6:50pm, Room 1221, 715 Broadway. TA: To be decided Instructor: Rob Fergus Office hours: Thursday 4-5pm, Room 1226, 12th floor, 715 Broadway. Overview Computational Photography is an exciting new area at the intersection of Computer Graphics and Computer Vision. Through the use of computation, its goal is to move beyond the limitations of conven
GLPKで楽しく最適化しよう！
since 2004/05/01 last update 2005/04/08 access: new! 最新版 glpk4.8 をアップロードしました。 new! 久しぶりに記事を追加しました。 new! GLPKスーパー簡易マニュアルを追加しました。 このページの目的 GLPK(GNU Linear Programming Kit)は最適化の入門者からプロまで幅広く使える 大変良くできたフリーの線形計画ソルバーです。 しかし残念なことに日本においてはほとんど普及しておらず、 付属マニュアルも英語のため、とても敷居の高いものになっています。 また、Unix上で動かすことが前提で作られているので、Windows上で 動作させることがなかなか面倒です。 そこで、WindowsのDOSで動作するようにバイナリも配布することにしました。 このページでは数理計画とは何か、から
SIFT Tutorial
藤吉弘亘. "Gradientベースの特徴抽出 - SIFTとHOG - ", 情報処理学会 研究報告 CVIM 160, pp. 211-224, 2007. Scale-Invariant Feature Transform(SIFT) は，特徴点の検出と特徴量の記述を行うアルゴリズムである． 検出した特徴点に対して，画像の回転・スケール変化・照明変化等に頑健な特徴量を記述するため，イメージモザイク等の画像のマチングや物体認識・検出に用いられている． 本稿では，SIFT のアルゴリズムについて概説し，具体例としてSIFT を用いたアプリケーションや応用手法への展開について紹介する．また，SIFT と同様にgradient ベースの特徴抽出法であるHistograms of Oriented Gradients(HOG)のアルゴリズムとその応用例として人検出についても紹介する． Scal
動画像処理: computer vision with proce55ing
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