動体検出を軽くする(AAS, CVPR '12) - wildpieの日記
はじめに 動体検出を使用して物体の検出を行うことがあります。特に最近のカメラは高画素であり、処理が重くなります。そこで、画像の全画素で処理を行わず、物体がありそうなところだけで処理を行う方法が考えられます。 アルゴリズム ちょっと前の論文ですが、動体検出（背景除去）の高速化を目指した論文がありました。 Active Attentional Sampling for Speed-up of Background Subtraction, CVPR 2012. これは過去の検出結果から、物体がありそうな確率マップ(probability map)を生成して、確率が高いところで検出処理を行おうとしたものです。それだと新しい侵入物に対応できないので、ランダムに数割程度の画素に対して検出処理をします。下の図は検出結果、probability map、maskを並べたものです。maskの白い部分が重い
Stan Math Libraryでディリクレ分布からサンプルする - wildpieの日記
はじめに C++から使うことのできるStan Math Libraryには、統計や機械学習で使う数学の関数が多数実装されています。このライブラリを使って、ディリクレ分布からサンプリングしてみました。 必要なソフト Stan Math Library(stan-dev/math · GitHub) Eigen(Eigen) Boost(Boost C++ Libraries) ちなみにStan Math Libraryはnew BSD licenseです。 コンパイラはVisual Studio 2012を使用したのですが、erf()などが未定義とのエラーになりました。erf()はVisual Studio 2015では標準で対応しているので、今回はVisual Studio 2015を使用しています。 とはいえ、それでもエラーがいくつかでました。double smallの変数名を変えるのと
IoTデータの「出会い系サイト」？ EverySenseが目指すもの
2015年8月下旬、クラウドファンディングサイト「Makuake」で、小型環境センサーのファンディングプロジェクトが始まった。米国の著名工業デザイン企業にデザインを依頼したといい、温度、気圧、湿度、照度、紫外線、加速度センサーなどが機能ブロックとして用意されていて、無線LANでデータをアップロードできる。別途、新たなセンサーデバイスをつくるための、開発ボードもある。 だが、このプロジェクトを立ち上げた企業、EverySenseの最終的な目的は、センサーデバイスの販売ではない。IoT（Internet of Things）データのマーケットプレイスだという。同社は2015年秋に、サービスを提供開始する予定だ。 EverySense CEOの真野浩氏は、同社がやろうとしているのは「分かりやすく言えば出会い系サイト」だと話す。誤解されるきらいがなくはない表現だが、自らはデータを仕入れて売るのでは
「統計学と機械学習の違い」はどう論じたら良いのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
何かこんなメディア記事が出ていたようです。 これを読んで色々な人がツッコミを入れまくっている模様ですが、この記事の不思議なところは「完全に間違った説明というわけでもないのに何故か（両分野に詳しい）誰が読んでも猛烈な違和感を覚える」ところなんじゃないかなぁと。 正直、これはライター・インタビュアー・コメンテーター・編集者の誰のせいなのかは全く分からないんですが、ツッコミ入れられまくっている内容について色々あげつらってもあまり建設的でないので、ここでは記事中で本題として取り上げられている「統計学と機械学習の違い」についてちょっとコメントしてみようと思います。 あ、もちろん僕がこれから書くコメントも別に正しいとは全く限らないので、おかしいところや間違ってるところがあったらバンバン突っ込んでいただければ幸いです*1。そしてガチ勢向けのコメントでもないので何卒悪しからず。 統計学はデータを「説明」す
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