Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
20170408_cvsaisentan_39_ohtysk
Search
ohtysk
April 08, 2017
1.3k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
20170408_cvsaisentan_39_ohtysk
ohtysk
April 08, 2017
More Decks by ohtysk
See All by ohtysk
20161203_cvsaisentan_ECCV2016
ohtysk
0
620
学習済み Caffe モデルを移植してみた
ohtysk
1
66k
Featured
See All Featured
Pawsitive SEO: Lessons from My Dog (and Many Mistakes) on Thriving as a Consultant in the Age of AI
davidcarrasco
0
250
Dominate Local Search Results - an insider guide to GBP, reviews, and Local SEO
greggifford
PRO
0
340
How Software Deployment tools have changed in the past 20 years
geshan
2
34k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
287
14k
Lessons Learnt from Crawling 1000+ Websites
charlesmeaden
PRO
1
1.6k
SERP Conf. Vienna - Web Accessibility: Optimizing for Inclusivity and SEO
sarafernandez
2
1.6k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
464
34k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
515
110k
The Organizational Zoo: Understanding Human Behavior Agility Through Metaphoric Constructive Conversations (based on the works of Arthur Shelley, Ph.D)
kimpetersen
PRO
0
480
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
7.2k
State of Search Keynote: SEO is Dead Long Live SEO
ryanjones
0
290
Breaking role norms: Why Content Design is so much more than writing copy - Taylor Woolridge
uxyall
1
430
Transcript
第39回 コンピュータビジョン勉強会@関東 コンピュータビジョン最先端ガイド6 第2章 幾何学的推定のための最適化手法:最小化を超えて 3.1-3.4 2017/04/08 @ohtysk 1
自己紹介 • @ohtysk on Twitter • 専攻 数学 整数論 •
仕事 某メーカ R&D • 画像処理、DNN、 三次元結合 • #cvsaisentan 発表2回目 2
目次 • 3 最小化に基づく方法 • 3.1 最小二乗法 • 3.2 最尤推定
• 3.3 バンドル調整 • 3.4 撹乱母数とセミパラメトリックモデル (注意)本日は手作りの温かみのある資料をお届けします 一部本人しか読めない部分があると思うので気軽に質問してください! 手書き部分は windows inkのスケッチブックで作成 on surface pro4 いいツール知ってる方は教えてください 3
4
5 ex) Jacobi法, 掃きだし法
6
7
8
9
10
11
12
13
まとめ • 最小二乗法 • 当てはめる幾何情報を持つ式の二乗和を最小にする • 最尤推定 • データと真値のマハラノビス距離の和を最小にする •
当てはめる式は制約条件 • バンドル調整 • マハラノビス距離の和を最小にするのは最尤推定と同じ • 補助パラメータを用いることで制約条件をなくす • データ数が増えるとパラメータ数が増える • セミパラメトリックモデル • 補助パラメータを確率分布とみなす 14