画像検索 (特定物体認識) — 古典手法、マッチング、深層学習、Kaggle

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July 27, 2018

画像検索 (特定物体認識) — 古典手法、マッチング、深層学習、Kaggle

(7/24) 大阪大学大学院情報科学研究科、ビッグデータ解析のゲストスピーカー担当分講義の資料をアップしました。画像検索とコンテストの話です。

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July 27, 2018
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  1. ը૾ݕࡧ ಛఆ෺ମೝࣝ Š ݹయख๏ɺϚονϯάɺਂ૚ֶशɺ,BHHMF େࡕେֶେֶӃ৘ใՊֶݚڀՊϏοάσʔλղੳ ήετ࿮ߨٛ খቌߞฏ !TNMZ  גࣜձࣾϦΫϧʔτςΫϊϩδʔζ

    "5- 1/125
  2. ࣗݾ঺հ ϦΫϧʔτςΫϊϩδʔζͷϥϘͰ%"3ͷݚڀ։ൃΛ͍ͯ͠·͢ɻ ݚڀ։ൃ΍ٕज़ΞυόΠβʔͷձࣾΛܦӦ͍ͯ͠·͢ɻ ⾣ ,BHHMFྺ ೥ (SBOENBTUFS )JHIFTUSBOLUI $VSSFOUUI 

    ⾣ ,BHHMF 5PQpOJTIFTY 1SJ[FY ˞ࠓ೥5PQ͸ճ ୯ಠճ  ⾣ 5PQ$PEFS.BSBUIPO.BUDI 8*/4  ⾣ "$.,%% ,%%$VQTUQSJ[FXJOOFS 2/125
  3. 3FDSVJU5FDIOPMPHJFT"%7"/$&%5&$)/0-0(:-"#

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 後半に少しだけコンテストと
 発展的な話題。
  5. ⾣ 0WFSWJFX$MBTTJDBM"QQSPBDI   ⾣ -PDBM%FTDSJQUPS ⾣ *OEFY4FBSDI ⾣ .BUDIJOH

    ⾣ %FFQ-FBSOJOH5SFOET   ⾣ $//CBTFE-PDBM%FTDSJQUPS ⾣ $//CBTFE(MPCBM%FTDSJQUPS ⾣ $713`84PG-BSHFTDBMF-BOENBSL3FUSJFWBM$IBMMFOHF "HFOEB ը૾ݕࡧ ಛఆ෺ମೝࣝ ʹ͍ͭͯ঺հ͠·͢ɻ 5/125
  6. ը૾ݕࡧʢಛఆ෺ମೝࣝʣ ⾣ ྨࣅը૾ݕࡧ ⾣ ͍ࣸͬͯΔ෺ମ͕ඞͣ͠΋ಉ͡zݻ༗ͷ෺ମzͰͳͯ͘΋ྑ͍ ⾣ ಉ͡৭ௐɾಉ͡ܗঢ়ͳͲ ⾣ ಛఆ෺ମೝࣝ ⾣

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 ؔ࿈৘ใΛදࣔ $SFEJUIUUQTJNBHFTHPPHMFDPN ͪ͜Β͸ྨࣅը૾ 7/125

  8. Ԡ༻ྫɿ.FSDBSJ঎඼ը૾ݕࡧ Ξοϓϩʔυͨࣸ͠ਅ͔Β
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 ঎඼໊΍ΧςΰϦΛࣗಈೖྗ $SFEJUIUUQTUFDINFSDBSJDPNFOUSZ 8/125

  9. ಛఆ෺ମೝࣝͷ೉͍͠ͱ͜Ζ εέʔϧʜࡱӨ͞ΕͨಉҰͷ෺ମͷॖई͕ҟͳΔ৔߹͕͋Δ ▶ スケール ▶ 視点 ▶ オクルージョン ▶ 照明

    ▶ 時間変化 ▶ 阻害 9/125
  10. ಛఆ෺ମೝࣝͷ೉͍͠ͱ͜Ζ ࢹ఺ʜಉ͡෺ମͰ͋ͬͯ΋ࢹ఺ͷҧ͍ʹΑͬͯݟ͑ํ͕มԽ͢Δ The Cube Houses in Rotterdam ▶ スケール ▶

    視点 ▶ オクルージョン ▶ 照明 ▶ 時間変化 ▶ 阻害 10/125
  11. ಛఆ෺ମೝࣝͷ೉͍͠ͱ͜Ζ ΦΫϧʔδϣϯʜલํʹผͷ෺ମ͕ࣸΓࠐΜͰର৅ͱͳΔ෺ମ͕Ӆ ΕΔ ▶ スケール ▶ 視点 ▶ オクルージョン ▶

    照明 ▶ 時間変化 ▶ 阻害 11/125
  12. ಛఆ෺ମೝࣝͷ೉͍͠ͱ͜Ζ র໌ʜ໷ʹࡱӨ͞ΕͨɺனʹࡱӨ͞ΕͨɺேʹࡱӨ͞Εͨ ▶ スケール ▶ 視点 ▶ オクルージョン ▶ 照明

    ▶ 時間変化 ▶ 阻害 12/125
  13. ಛఆ෺ମೝࣝͷ೉͍͠ͱ͜Ζ ࣌ؒมԽʜ࣌ؒతͳҧ͍ʹΑͬͯੜ͡Δࠩ ▶ スケール ▶ 視点 ▶ オクルージョン ▶ 照明

    ▶ 時間変化 ▶ 阻害 13/125
  14. ಛఆ෺ମೝࣝͷ೉͍͠ͱ͜Ζ ્֐෺ʜं΍໦ͳͲಛఆ෺ମͷೝࣝʹؔ܎ͳ͍ීวతʹग़ݱ͢Δύ λʔϯɻਖ਼͍͠ೝࣝΛ๦֐͠GBMTFQPTJUJWFΛ૿Ճͤ͞Δɻ GBMTFQPTJUJWF ෆਖ਼ղ͕ͩγεςϜ͕ਖ਼͍͠ͱޡճ౴͢Δࣄྫ ▶ スケール ▶ 視点 ▶

    オクルージョン ▶ 照明 ▶ 時間変化 ▶ 阻害 14/125
  15. ݹయతͳಛఆ෺ମೝࣝͷΞϓϩʔν ⾣  ը૾ू߹͔Βہॴಛ௃ -PDBMEFTDSJQUPS Λநग़ ⾣  ہॴಛ௃͔ΒݕࡧΠϯσοΫεΛ࡞੒ ⾣

     ΫΤϦը૾͔Βہॴಛ௃Λநग़ͯ͠ΠϯσοΫε͔ΒީิΛऔಘ ⾣  ہॴతͳಛ௃ͷ഑ஔʹزԿతͳ੔߹ੑ͕ͱΕ͍ͯΔ͜ͱΛ֬ೝ DB DB ը૾ू߹ ΫΤϦը૾ ݕࡧ
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 ΠϯσοΫε     ہॴతͳಛ௃Λநग़ͯ͠ݕࡧΠϯσοΫεߏஙɻ<4JWJD -PXF +ÉHPV ʜ> 15/125
  16. ݹయతͳಛఆ෺ମೝࣝͷΞϓϩʔν ⾣  ը૾ू߹͔Βہॴಛ௃ -PDBMEFTDSJQUPS Λநग़ ⾣  ہॴಛ௃͔ΒݕࡧΠϯσοΫεΛ࡞੒ ⾣

     ΫΤϦը૾͔Βہॴಛ௃Λநग़ͯ͠ΠϯσοΫε͔ΒީิΛऔಘ ⾣  ہॴతͳಛ௃ͷ഑ஔʹزԿతͳ੔߹ੑ͕ͱΕ͍ͯΔ͜ͱΛ֬ೝ DB DB ը૾ू߹ ΫΤϦը૾ ݕࡧ
 ΠϯσοΫε ఏࣔީิ ݕࡧ
 ΠϯσοΫε     ہॴతͳಛ௃Λநग़ͯ͠ݕࡧΠϯσοΫεߏஙɻ<4JWJD -PXF +ÉHPV ʜ> 16/125
  17. -PDBM%FTDSJQUPSͷݕग़ͱهड़ ը૾͔Βہॴతͳؔ৺ྖҬͷ࠲ඪʢΩʔϙΠϯτʣΛݕग़͠ɺ
 ؔ৺ྖҬͷύλʔϯɾಛ௃Λهड़͢Δɻ x0 = (72 9 73 57 79

    4 38 11 69 57 . . . ) x1 = (21 15 42 3 99 97 64 16 97 88 . . . ) x2 = (11 87 80 12 30 15 92 91 28 1 . . . ) x3 = (38 77 67 98 43 2 9 16 17 32 . . . ) ݕग़͞Εͨؔ৺ྖҬɾ࠲ඪ ؔ৺ྖҬͷهड़ キーポイント Key point 記述・特徴量量 Descriptor 17/125
  18. Ԡ༻ྫɿը૾ͷ๓͍߹Θͤ *NBHF4UJUDIJOH ࢹ఺Λগͣͭͣ͠Βͨ͠࿈ଓࣸਅ͔ΒɺύϊϥϚࣸਅΛ࡞੒͢Δɻ $SFEJUIUUQBJTUBOGPSEFEVdTZZFVOHDWXFCUVUPSJBMIUNM 18/125

  19. Ԡ༻ྫɿίϯςφͷҠಈΛՄࢹԽ ҟͳΔ࣌ؒʹࡱӨͨ͠ߤۭࣸਅΛ-PDBMEFTDSJQUPSΛ࢖ͬͯϚονϯ άͯ͠ɺࣹӨม׵ߦྻΛٻΊΔɻॏͶ߹Θͤͯࠩ෼ΛՄࢹԽ͢Δɻ $SFEJUIUUQTXXXLBHHMFDPNDESBQFSTBUFMMJUFJNBHFDISPOPMPHZEJTDVTTJPO
 %BUB%SBQFS4BUFMMJUF*NBHF$ISPOPMPHZIUUQTXXXLBHHMFDPNDESBQFSTBUFMMJUFJNBHFDISPOPMPHZEBUB 19/125

  20. ͲͷΑ͏ͳੑ࣭Λ͍࣋ͬͯΔ͜ͱ͕๬·͍͠ʁ -PDBMEFTDSJQUPS͸ͲͷΑ͏ͳੑ࣭Λ͍࣋ͬͯΔ͜ͱ͕๬·͍͔͠ʁ
 ΧϝϥͷҐஔ΍޲͖ͷҧ͍ʹରͯ͠ؤ݈ͳੑ࣭͕๬·͍͠ɻ ⾣ εέʔϧෆม ⾣ ճసෆม ⾣ র໌มԽෆม ⾣

    ΞϑΟϯม׵ෆม 20/125
  21. εέʔϧෆมTDBMFJOWBSJBODF ہॴతͳؔ৺ྖҬαΠζʢεέʔϧʣʹରͯ͠ϩόετͳੑ࣭ɻ ⾣ ͦΕͧΕͷը૾ʹಠཱͯ͠ɺಉؔ͡৺ྖҬ͕ݕग़Ͱ͖Δඞཁ͕͋Δ ⾣ ղ૾౓΍ΧϝϥͷҐஔ͕ҟͳΔͱɺಉ͡෺ମΛࡱӨͯ͠΋ը૾಺ͷαΠ ζ͸มԽ͢Δɻը૾ͷεέʔϧ͕มԽͯ͠΋ɺ%FTDSJQUPS͸มԽ͠ͳ͍ ͜ͱ͕๬·͍͠ ⾣ ʮہॴతͳؔ৺ྖҬͷαΠζʯΛࣗಈతʹܾఆ͍ͨ͠

    QY QY 21/125
  22. 局所領域のスケールを⾃自動で検出する関数の例例。 スケールをパラメータとして変化させ、関数の極⼤大値を局所領域のスケールとする。 $SFEJU5JOOF5VZUFMBBSTWJBIUUQTBHTDTVOJLMEFpMFBENJOJOG@BHTEJQTT%*1@44@MFD@$PSOFST@#MPCTQEG
 22/125 scale f(I, )

  23. scale f(I, ) $SFEJU5JOOF5VZUFMBBSTWJBIUUQTBHTDTVOJLMEFpMFBENJOJOG@BHTEJQTT%*1@44@MFD@$PSOFST@#MPCTQEG
 23/125

  24. scale f(I, ) $SFEJU5JOOF5VZUFMBBSTWJBIUUQTBHTDTVOJLMEFpMFBENJOJOG@BHTEJQTT%*1@44@MFD@$PSOFST@#MPCTQEG
 24/125

  25. scale f(I, ) $SFEJU5JOOF5VZUFMBBSTWJBIUUQTBHTDTVOJLMEFpMFBENJOJOG@BHTEJQTT%*1@44@MFD@$PSOFST@#MPCTQEG
 25/125

  26. scale f(I, ) $SFEJU5JOOF5VZUFMBBSTWJBIUUQTBHTDTVOJLMEFpMFBENJOJOG@BHTEJQTT%*1@44@MFD@$PSOFST@#MPCTQEG
 26/125

  27. scale f(I, ) $SFEJU5JOOF5VZUFMBBSTWJBIUUQTBHTDTVOJLMEFpMFBENJOJOG@BHTEJQTT%*1@44@MFD@$PSOFST@#MPCTQEG
 27/125

  28. scale f(I, ) $SFEJU5JOOF5VZUFMBBSTWJBIUUQTBHTDTVOJLMEFpMFBENJOJOG@BHTEJQTT%*1@44@MFD@$PSOFST@#MPCTQEG
 28/125

  29. 正規化:固定⻑⾧長サイズに Rescale する $SFEJU5JOOF5VZUFMBBSTWJBIUUQTBHTDTVOJLMEFpMFBENJOJOG@BHTEJQTT%*1@44@MFD@$PSOFST@#MPCTQEG
 29/125

  30. ͲͷΑ͏ͳؔ਺GΛ༻͍Δ͔ʁ εέʔϧෆมͳؔ਺͸࣍ͷੑ࣭͕͋Δͱ๬·͍͠ɿ ⾣ ࡱӨ৚݅ͷมԽʹରͯ͠ɺؔ਺͕҆ఆతͰ͋Δ ⾣ ୯ҰͷӶ͍ϐʔΫͷ͋ΔࢁͷܗΛͨؔ͠਺ ୯ๆੑ  ⾣ ಉ͡ہॴྖҬͰಉ͡εέʔϧ͕ಘΒΕΔ

    <4DINJE>Ͱ͸ݕग़ثͱͯ͠-BQMBDJBOPG(BVTTJBO -P( ɺ͢ͳΘͪ Ψ΢γΞϯͷϥϓϥγΞϯͷ৞ࠐΈॲཧ͕ྑ͍ͱධՁݚڀ͕͞Ε͍ͯΔɻ $4DINJE 3.PIS BOE$#BVDLIBHF &WBMVBUJPOPG*OUFSFTU1PJOU%FUFDUPST  *OUFSOBUJPOBM+PVSOBMPG$PNQVUFS7JTJPO   QQ  30/125
  31. -BQMBDJBOPG(BVTTJBO -P( Ψ΢γΞϯʹରͯ͠ϥϓϥε࡞༻ૉͰྠֲΛڧௐͨ͠΋ͷɻ Ψ΢γΞϯ % ೖྗʹରͯ͠৞ΈࠐΈԋࢉΛ༻͍Δɻ Ψ΢γΞϯΛͰภඍ෼ͯ͠ɺ ֊ภඍ෼͢Δͱ ʹରͯ͠΋ಉ༷ʹ֊ภඍ෼ͯ͠·ͱΊΔͱɺ *ೖྗը૾


    ͸৞ΈࠐΈԋࢉ ʢೋ֊ภඍ෼͢Δ͜ͱͰɺ໌҉ͷ͕ࠩɺࢁͱ୩ʹͳΔʣ [G ] LoG ⌘ [G (x, y)] = @2 @x2 G (x, y) + @2 @y2 G (x, y) = x2 + y2 2 2 4 e (x2+y2) 2 2 G (x, y) = 1 p 2⇡ 2 e( x2+y2 2 2 ) 導出 @ @x G (x, y) = @ @x e (x2+y2) 2 2 = x 2 e (x2+y2)2 2 @2 @2x G (x, y) = x2 4 e (x2+y2) 2 2 1 2 e (x2+y2) 2 2 = x2 2 4 e (x2+y2) 2 2 x y [G (x, y) ⇤ I] = [ G (x, y)] ⇤ I = LoG ⇤ I 31/125
  32. -BQMBDJBOPG(BVTTJBO -P( [G ] *NBHF$SFEJU3VZF8BOHIUUQGPVSJFSFOHINDFEVFMFDUVSFTHSBEJFOUOPEFIUNM LoG ⌘ [G (x, y)]

    = x2 + y2 2 2 4 e (x2+y2) 2 2 32/125
  33. ิ଍ɿը૾ %σʔλ ͷ৞ΈࠐΈԋࢉ -P(͸৞ΈࠐΈԋࢉʢίϯϘϦϡʔγϣϯʣΛߦ͏͜ͱͰը૾શମʹ ద༻͢Δɻؔ਺,Λ࠲ඪҠಈ͠ͳ͕Βؔ਺*ͱॏͶ଍͠߹ΘͤΔ̈ɻ ৞ΈࠐΈΛߦ͏ؔ਺, Y Z ೖྗը૾* Y

    Z ରԠ͢Δཁૉ͝ͱʹੵΛͱΓɺ
 ݁ՌΛ଍͠߹ΘͤΔɻ [G ] ͢΂ͯͷ஫໨ըૉ
 Y Z Ͱܭࢉ I22 I23 I24 I32 I33 I34 I42 I43 I44 K11 K12 K13 K21 K22 K23 K31 K32 K33 ݁Ռ4 Y Z ৞ΈࠐΈԋࢉʢίϯϘϦϡʔγϣϯʣ ʢ̈৞ΈࠐΈԋࢉ͸ɺ্Լࠨӈ͕qJQͨ͠ΧʔωϧͱͷॏͶ߹Θͤɻֶश͢Δ্Ͱ͸ͲͪΒ΋ҧ͍ͳ͍ͨΊɺ؆ུԽͷͨΊʹqJQ͠ͳ͍DSPTTDPSSFMBUJPOͰ࣮૷͞ΕΔ͜ͱ͕ଟ͍ʣ S33 = I22K33 + I32K23 + I42K13 + . . . S(x, y) = (I ⇤ K)(x, y) = X m X n I(x m, y n)K(m, n) 33/125
  34. -P(ʹΑͬͯݕग़͞ΕΔ#MPC -P(͸#MPC ਅԁͷൗ఺ʣʹ࠷େͷ൓ԠΛฦ͢ɻ -P(ͷ൓Ԡ͕ۃେͱͳΔεέʔϧΛݻ༗εέʔϧDIBSBDUFSJTUJDTDBMF ͱݺͿɻݻ༗εέʔϧͷ#MPCͷ൒ܘ͸ɺεέʔϧ܎਺͔Βٻ·Δɻ 2D→1D 断⾯面図 ϥϓϥγΞϯ͕θϩͱͳΔΑ͏ͳ
 Y Z࠲ඪ͕#MPCͷڥքઢͱͳΔɻ

    G = 0 (1 x2 + y2 2 2 ) = 0 = r/ p 2 ϐλΰϥεͷఆཧ͔Β ͔Β *NBHF$SFEJU%JEJFS4USJDLFSIUUQTBHTDTVOJLMEFpMFBENJOJOG@BHTEJQTT%*1@44@MFD@$PSOFST@#MPCTQEG 34/125
  35. -P(Λ࢖ͬͨ#MPCͷݕग़खଓ͖ εέʔϧۭؒ಺ͷ#MPCݕग़Λ࣍ͷखଓ͖Ͱߦ͏ɻ  εέʔϧۭؒͷ࡞੒
 ༷ʑͳεέʔϧͰ-P(Λը૾ʹ৞ΈࠐΈॲཧͨ݁͠ՌΛ࡞੒  εέʔϧۭؒ಺ͷہॴ࠷େ஋Λݟ͚ͭΔ
 ஫໨࠲ඪͷۙ๣ɺྡΓ߹ͬͨεέʔϧͷ-P(͔Β࠷େ஋Λ୳͢ ஫໨࠲ඪͷۙ๣ ஫໨࠲ඪ

    ✗ { ྡΓ߹ͬͨεέʔϧͷ
 -P(΋ۙ๣ͱ͢Δ 35/125
  36. 4UFQεέʔϧۭؒͷ࡞੒ LoG LoG で畳み込み 36/125

  37. 4UFQεέʔϧۭؒͷ࡞੒ LoG LoG で畳み込み 37/125

  38. 4UFQεέʔϧۭؒͷ࡞੒ LoG LoG で畳み込み 38/125

  39. 4UFQεέʔϧۭؒͷ࡞੒ LoG LoG で畳み込み 39/125

  40. 4UFQεέʔϧۭؒͷ࡞੒ LoG LoG で畳み込み 40/125

  41. 4UFQεέʔϧۭؒͷ࡞੒ LoG LoG で畳み込み 41/125

  42. = 1.00 4UFQεέʔϧۭؒͷ࡞੒ 42/125

  43. = 3.11 4UFQεέʔϧۭؒͷ࡞੒ スケール係数を変えて LoG 適⽤用。 スケール空間を作る。 43/125

  44. = 7.33 4UFQεέʔϧۭؒͷ࡞੒ スケール係数を変えて LoG 適⽤用。 スケール空間を作る。 44/125

  45. = 11.5 4UFQεέʔϧۭؒͷ࡞੒ スケール係数を変えて LoG 適⽤用。 スケール空間を作る。 45/125

  46. = 15.7 4UFQεέʔϧۭؒͷ࡞੒ スケール係数を変えて LoG 適⽤用。 スケール空間を作る。 46/125

  47. = 20.0 4UFQεέʔϧۭؒͷ࡞੒ スケール係数を変えて LoG 適⽤用。 スケール空間を作る。 47/125

  48. Input image = 1.00 = 20.0 = 15.7 = 3.11

    = 7.33 = 11.5 スケール係数を変えて LoG 適⽤用。 スケール空間を作る。 4UFQεέʔϧۭؒͷ࡞੒ 48/125
  49. 4UFQہॴ࠷େ஋Λݟ͚ͭΔ Input image Foot-print 近傍ピクセル、近傍スケールからピーク値を探す = 1.00 = 20.0 =

    15.7 = 3.11 = 7.33 = 11.5 49/125
  50. Input image Foot-print = 1.00 = 20.0 = 15.7 =

    3.11 = 7.33 = 11.5 1FBL Y Z М 1FBL      4UFQہॴ࠷େ஋Λݟ͚ͭΔ 50/125
  51. Input image Foot-print = 1.00 = 20.0 = 15.7 =

    3.11 = 7.33 = 11.5 1FBL Y Z М 1FBL      4UFQہॴ࠷େ஋Λݟ͚ͭΔ 51/125
  52. Input image Foot-print = 1.00 = 20.0 = 15.7 =

    3.11 = 7.33 = 11.5 1FBL Y Z М 1FBL      4UFQہॴ࠷େ஋Λݟ͚ͭΔ 51/125
  53. Input image Foot-print = 1.00 = 20.0 = 15.7 =

    3.11 = 7.33 = 11.5 1FBL Y Z М 1FBL      4UFQہॴ࠷େ஋Λݟ͚ͭΔ 52/125
  54. Input image Foot-print = 1.00 = 20.0 = 15.7 =

    3.11 = 7.33 = 11.5 1FBL Y Z М 1FBL      4UFQہॴ࠷େ஋Λݟ͚ͭΔ 54/125
  55. Input image Foot-print = 1.00 = 20.0 = 15.7 =

    3.11 = 7.33 = 11.5 1FBL Y Z М 1FBL      4UFQہॴ࠷େ஋Λݟ͚ͭΔ 55/125
  56. Input image Foot-print 1FBL Y Z М 
 1FBL Y

    Z М 
 1FBL Y Z М 
 1FBL Y Z М 
 1FBL Y Z М 
 1FBL Y Z М 
 ʜ しきい値以上の「座標、スケール」を選択 Results = 1.00 = 20.0 = 15.7 = 3.11 = 7.33 = 11.5 4UFQہॴ࠷େ஋Λݟ͚ͭΔ
  57. ⾣ Y Z М ͷϦετͷ͏͖͍ͪ͠஋Ҏ্ͷݕग़݁ՌΛऔΓग़͢ɻ -P(ʹΑΔ#MPCͷݕग़݁Ռ 57/125

  58. <ԋश՝୊>-P(CMPCEFUFDUPSΛ࣮૷ͤΑ -P(ʹΑΔ#MPCEFUFDUPSΛ࣮૷ͤΑɻ ⾣ TDJQZOEJNBHFpMUFSTHBVTTJBO@MBQMBDF ⾣ TDJQZOEJNBHFNBYJNVN@pMUFSͷ̎ͭΛ࢖͑͹؆ܿʹॻ͚Δ 58/125

  59. -PDBM%FTDSJQUPSͷݕग़ͱهड़ ͲͷΑ͏ͳہॴతͳؔ৺ྖҬɾϙΠϯτΛݕग़͢Δʁ ⾣ ΧϝϥͷҐஔ΍޲͖ͷҧ͍ʹରͯ͠ؤ݈ͳੑ࣭͕๬·͍͠ ⾣ εέʔϧෆม ⾣ ճసෆม ⾣ র໌มԽෆม

    ⾣ ΞϑΟϯม׵ෆม 59/125
  60. ճసෆมɿΦϦΤϯςʔγϣϯͷݕग़ ΦϦΤϯςʔγϣϯͷݕग़ɿྡ઀ϐΫηϧͷً౓มԽ͔Βɺ
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  95. 3"/4"$ͷྫ ⾣ ϞσϧύϥϝʔλΛܭࢉ͢ΔͨΊͷσʔλΛαϯϓϦϯά ⾣ Ϟσϧύϥϝʔλͷਪఆ ⾣ Ϟσϧͱ੔߹ੑͷ͋͏αϯϓϧΛJOMJFSTͱͯ͠Χ΢ϯτ͢Δ ⾣ ܁Γฦ͠ɻJOMJFST͕࠷େͱͳΔϞσϧύϥϝʔλΛճ౴͢Δ ४උɿ͋Β͔͡Ί̎ը૾ͷରԠ఺Λ࠷ۙ๣୳ࡧʹΑΓٻΊ͓ͯ͘

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  96. ⾣ ϞσϧύϥϝʔλΛܭࢉ͢ΔͨΊͷσʔλΛαϯϓϦϯά ⾣ Ϟσϧύϥϝʔλͷਪఆ ⾣ Ϟσϧͱ੔߹ੑͷ͋͏αϯϓϧΛJOMJFSTͱͯ͠Χ΢ϯτ͢Δ ⾣ ܁Γฦ͠ɻJOMJFST͕࠷େͱͳΔϞσϧύϥϝʔλΛճ౴͢Δ Hypothetical inliers

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  97. ⾣ ϞσϧύϥϝʔλΛܭࢉ͢ΔͨΊͷσʔλΛαϯϓϦϯά ⾣ Ϟσϧύϥϝʔλͷਪఆ ⾣ Ϟσϧͱ੔߹ੑͷ͋͏αϯϓϧΛJOMJFSTͱͯ͠Χ΢ϯτ͢Δ ⾣ ܁Γฦ͠ɻJOMJFST͕࠷େͱͳΔϞσϧύϥϝʔλΛճ౴͢Δ x0 =

    Ax ϞσϧɿΞϑΟϯม׵
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    = 110 x0 = Ax ϞσϧɿΞϑΟϯม׵
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 Jegou et al. CNN off-the-shelf
 Razavian et al. DELF Noh et al. GeM Radenović et al. SPoC Babenko et al. R-MAC VLAD
 Jegou et al. SIFT-based CNN-based MAC Tolias et al. REMAP
 Bober-Irizar et al. ? (manuscript submitted) 2019? ͜Ε·ͰͷาΈ 115/125
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