CVIM & PRMU 研究会 チュートリアル 微分可能レンダリング 2022-03-10 加藤 大晴 (Preferred Networks) 1 入力: 2D画像 出力: 3Dモデル 2D画像 ニューラル ネットワーク 微分可能 レンダリング 誤差 最適化 Example from [Kato+ 2018]
dlibを用いたselective searchで紹介したSegmentation as Selective Search for Object Recognitionを読んだところ、selective searchした候補領域に対してHOG特徴量を取ってSVMで物体かどうかの判定を行っていたのでHOG+SVMによる物体検出器を使ってみます。 ここではdlibの実装を使います。 dlibのPythonラッパーのインストールはdlibを用いたselective searchを参照してください。 教師データの作成 ラベリング用プログラムはOpenCVでの物体検出器作成にあるものを使います。 出力をこのプログラムでxmlに変換します。 #include <iostream> #include <fstream> #include <string> using namespace std; int
2. 1. Random Forests 2. 学習を用いたキーポイントマッチングの高速化 - Random Forestsを用いたキーポイントマッチング ２段階Random Forestsによる高精度化 3. Random Forestsを用いた物体検出 4. Random Forestsを用いた人体姿勢推定 5. Regression Forests 6. その他の問題設定への応用 1. Density Forests 2. Semi-Supervised Forests 2 3. Random Forests [Breiman, 2001] • アイデア ‒ 決定木学習 + アンサンブル学習 + ランダム学習 • 別名 ‒ Randomized Trees ‒ Randomized Forests ‒ Randomized Decision Forests • できること ‒ マルチ
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