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Caltech Pedestrian Dataset の使い方 - 画像処理とか機械学習とか
Caltech Pedestrian Datasetとは コンピュータービジョンの分野における近年の歩行者検出は、Deep Learningを用いる手法が主流となってきている。それに伴って、非常に多くの学習画像が必要となっています。Caltech Pedestrian Dataset は近年の歩行者検出で用いられる学習データの中でも非常に多くのデータとannotation（ラベル付け）がされており、近年の研究では特に利用されているデータセットです。 Caltech Pedestrian Datasetは、圧縮された動画ファイルとアノテーションファイル、そして大きな学会で発表された歩行者検出の結果をDETカーブで表示するための実験結果・グラフ化のソースコードまで付属しています。 また、動画にアノテーションを付ける為のソフトも一緒についており、学習データを自作することも可能です。 つまり、Ca
Rcpp で疎行列をデータフレームに変換する - nonsense days
しばらく体調を崩してしまっていたため、すっかりご無沙してしまいました。ようやく回復してきましたので活動再開しようと思います。 というわけで、だいぶ間があいてしまいましたが、前回の続きということで、Matrixパッケージで作成した疎行列をデータフレームに変換する処理を紹介します。（正直、必要性はあまりないとは思いますが、Rcpp の使い方を示す例としては悪くないと思います。あと、疎行列の実装方法の一つである圧縮列格納方式については、説明する前に力尽きました。） ちなみに、R の場合には以下のようにします。 # 疎行列の作成 library(Matrix) sm <- Matrix(sample(c(0,1), size = 25, replace = TRUE) , nrow = 5 , sparse = TRUE) # データフレームへの変換 df <- as.data.frame(as.
Automatic differentiation for machine learning in Julia - int8.io
Automatic differentiation is a term I first heard of while working on (as it turns out now, a bit cumbersome) implementation of backpropagation algorithm – after all it caused lots of headaches as I had to handle all derivatives myself with almost pen-and-paper like approach. Obviously I made many mistakes until I got my final solution working. At that time, I was aware some libraries like Theano
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