IPAãŒã€ŒIT人æ白書ã€2018年版を発行ã€IT人æã®è‚²æˆã«æ±‚ã‚られるもã®ã¨ã¯ï¼Ÿã€€
グラフカットã®ç†è«–ã¨å¿œç”¨
â½¯å· åš åå¤å±‹å¸‚â½´â¼¤å¦ â¼¤å¦é™¢ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ ⾃然科å¦ç ”究科 グラフカットã®ç†è«–ã¨å¿œâ½¤ ⽬次 応⽤例ã®ç´¹ä»‹ãƒ»æ´å² エãƒãƒ«ã‚®ãƒ¼æœ€â¼©åŒ– 実装例 グラフã¨ãã®åˆ‡æ– グラフカットã«ã‚ˆã‚‹ã‚¨ãƒãƒ«ã‚®ãƒ¼æœ€â¼©åŒ– 2値ã®å ´åˆ 多値ã®å ´åˆï¼ˆâ¼¤åŸŸæœ€â¼©åŒ–ã§ãã‚‹å ´åˆï¼‰ 多値ã®å ´åˆï¼ˆè¿‘似アルゴリズム） ã¾ã¨ã‚ 応⽤例ã®ç´¹ä»‹ãƒ»æ´å² グラフカット 別å s-t mincut エãƒãƒ«ã‚®ãƒ¼æœ€â¼©åŒ–ã‚’ã™ã‚‹â½…法 トレードオフをエãƒãƒ«ã‚®ãƒ¼ã¨ã—ã¦è¡¨ç¾ 応⽤分野 ç”»åƒå¾©å…ƒ ステレオ セグメンテーション å‹•ç”»åƒè§£æž テクスãƒãƒ£åˆæˆ フォトモンタージュ インタラクティブ・セグメンテーション Rother et.al. SIGGRAPH2004 インタラクティブ・セグメンテーション Boykov&Jolly ICCV2001 インタラクティブ・セグメンテーション Wang et.al. SIGGRAPH2005 テクスãƒãƒ£åˆæˆ Kwatra et.a
ウェーブレット - Wikipedia
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é›¢æ•£ã‚³ã‚µã‚¤ãƒ³å¤‰æ› - Wikipedia
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ãƒžãƒ«ã‚³ãƒ•ç¢ºçŽ‡å ´ (MRF) ã¨æ¡ä»¶ä»˜ãç¢ºçŽ‡å ´ (CRF) ã®é•ã„ | LESS IS MORE
一番ã®é•ã„ã¯ã€ç”Ÿæˆãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‹è˜åˆ¥ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‹ã€ã¨ã„ã†ã“ã¨ã€‚ãã‚Œãžã‚Œã€ Markov Random Fields (MRF) ã¯ç”Ÿæˆãƒ¢ãƒ‡ãƒ« Conditional Random Fields (CRF) ã¯è˜åˆ¥ãƒ¢ãƒ‡ãƒ« ã§ã™ã€‚ What is exactly the difference between MRF and CRF ã“ã“を見るã¨å‰²ã¨ã™ã£ãã‚Šã™ã‚‹ã€‚ ãŸã ã€å°‘ã—スムーズã«ç´å¾—ã§ããªã„ã“ã¨ãŒã‚ã‚Šã¾ã—ã¦â€¦ãã‚Œã¯ã€MRFã‚‚CRFもグラフィカルモデルã§æ›¸ãã¨ç„¡å‘グラフã¨ãªã‚‹ã“ã¨ã€‚è˜åˆ¥ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã¯ç„¡å‘グラフã§ç”Ÿæˆãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã¯æœ‰å‘グラフãªã‚“ã˜ã‚ƒâ€¦ï¼Ÿã¨æ€ã£ã¦ã—ã¾ã†äººã‚‚ã„ã‚‹ã‚“ã˜ã‚ƒãªã„ã‹ã¨æ€ã†ï¼ˆã„ãªã‹ã£ãŸã‚‰ã”ã‚ã‚“ãªã•ã„）。 グラフィカルモデルã¨ã—ã¦ã®è¡¨ç¾ 一般ã«ã€ç”Ÿæˆãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã¯æœ‰å‘グラフã®å½¢ã§è¨˜è¿°ã•ã‚Œã€è˜åˆ¥ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã¯ç„¡å‘グラフã¨ã—ã¦è¨˜è¿°ã•ã‚Œã‚‹ã€‚例ãˆã°ã€éš れマルコフモデル (HMM) ã¯æœ‰å‘グラフã§ã€æ¡ä»¶ä»˜ãç¢ºçŽ‡å ´ (CR
Level-set method - Wikipedia
Video of spiral being propagated by level sets (curvature flow) in 2D. Left image shows zero-level solution. Right image shows the level-set scalar field. The Level-set method (LSM) is a conceptual framework for using level sets as a tool for numerical analysis of surfaces and shapes. LSM can perform numerical computations involving curves and surfaces on a fixed Cartesian grid without having to p
éžç·šå½¢è¨ˆç”»æ³• - Wikipedia
ã“ã®è¨˜äº‹ã«ã¯å‚考文献や外部リンクã®ä¸€è¦§ãŒå«ã¾ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ãŒã€è„šæ³¨ã«ã‚ˆã‚‹å‚ç…§ãŒä¸å分ã§ã‚ã‚‹ãŸã‚ã€æƒ…å ±æºãŒä¾ç„¶ä¸æ˜Žç¢ºã§ã™ã€‚ é©åˆ‡ãªä½ç½®ã«è„šæ³¨ã‚’è¿½åŠ ã—ã¦ã€è¨˜äº‹ã®ä¿¡é ¼æ€§å‘上ã«ã”å”力ãã ã•ã„。（2023å¹´10月） éžç·šå½¢è¨ˆç”»æ³•ï¼ˆã²ã›ã‚“ã‘ã„ã‘ã„ã‹ãã»ã†ã€è‹±: nonlinear programming, NLP）ã¯ã€åˆ¶ç´„æ¡ä»¶ç¾¤ã¨æœªçŸ¥ã®å®Ÿå¤‰æ•°ç¾¤ã‹ã‚‰æˆã‚‹ä¸€é€£ã®ç‰å¼ã¨ä¸ç‰å¼ã§ã€åˆ¶ç´„æ¡ä»¶ã¾ãŸã¯ç›®çš„関数ã®ä¸€éƒ¨ãŒéžç·šå½¢ãªã‚‚ã®ã«ã¤ã„ã¦ã€ç›®çš„関数を最å°åŒ–ã¾ãŸã¯æœ€å¤§åŒ–ã™ã‚‹ã‚ˆã†ãªè§£ã‚’求ã‚るプãƒã‚»ã‚¹ã§ã‚る。ã¾ãŸã€éžç·šå½¢è¨ˆç”»æ³•ã®å¯¾è±¡ã¨ãªã‚‹å•é¡Œã‚’éžç·šå½¢è¨ˆç”»å•é¡Œã¨å‘¼ã¶ã€‚ 目的関数 f ãŒç·šå½¢ã§ã€åˆ¶ç´„空間ãŒãƒãƒªãƒˆãƒ¼ãƒ—ã®å ´åˆã€ãã®å•é¡Œã¯ç·šå½¢è¨ˆç”»å•é¡Œã§ã‚ã‚Šã€ç·šå½¢è¨ˆç”»æ³•ã§è§£ãã“ã¨ãŒã§ãる。 目的関数ãŒå‡¹é–¢æ•°ï¼ˆæœ€å¤§åŒ–å•é¡Œï¼‰ã¾ãŸã¯å‡¸é–¢æ•°ï¼ˆæœ€å°åŒ–）ã§åˆ¶ç´„集åˆãŒå‡¸é›†åˆã®å ´åˆã€ãã®å•é¡Œã¯å‡¸è¨ˆç”»å•é¡Œã¨å‘¼ã°ã‚Œã€å‡¸æœ€é©åŒ–ã®æ‰‹æ³•ã‚’用ã„ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãる。 éžå‡¸
GMM : Gaussian Mixture Models — 苦労ã™ã‚‹éŠã³äººã®çŽ©å…·ç®± 1 ドã‚ュメント
sklearn.mixture ã¯ã‚¬ã‚¦ã‚¹æ··åˆåˆ†å¸ƒãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã®å¦ç¿’, サンプリング, 評価をデータã‹ã‚‰å¯èƒ½ã«ã™ã‚‹ãƒ‘ッケージã§ã™. コンãƒãƒ¼ãƒãƒ³ãƒˆã®é©åˆ‡ãªæ•°ã®æŽ¢ç´¢ã‚’手助ã‘ã™ã‚‹æ©Ÿèƒ½ã‚‚æä¾›ã—ã¦ã„ã¾ã™. ガウス混åˆãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã¯, ã™ã¹ã¦ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒã‚¤ãƒ³ãƒˆãŒæœ‰é™æ•°ã®æœªçŸ¥ã®ãƒ‘タメータをæŒã¤ã‚¬ã‚¦ã‚¹åˆ†å¸ƒã®æ··åŒã‹ã‚‰ç”Ÿã¿å‡ºã•ã‚ŒãŸã‚‚ã®ã ã¨éŽç¨‹ã™ã‚‹ç¢ºçŽ‡ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã§ã™. æ··åˆãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‚’ K-means クラスタリングをデータã®å…±åˆ†æ•£æ§‹é€ ã ã‘ã§ãªã, 潜在ガウス分布ã®ä¸å¿ƒã«ã¤ã„ã¦ã®æƒ…å ±ã‚’çµ„ã¿è¾¼ã¿ä¸€èˆ¬åŒ–ã—ãŸã‚‚ã®ã§ã‚ã‚‹ã¨è€ƒãˆã‚‹ã“ã¨ãŒå¯èƒ½ã§ã™. 使用例¶ ã¨ã‚Šã‚ãˆãš GMM ã®å¦ç¿’ã‚’è¡Œã†ä¾‹ã‚’以下ã«ç¤ºã—ã¾ã™ï¼Ž ã“ã“ã§ã¯ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚»ãƒƒãƒˆ iris ã®2次元分ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’教師ãªã—ã§å¦ç¿’ã—， æ··åˆæ£è¦åˆ†å¸ƒã®å¯†åº¦ã‚’計算ã—，å¯è¦–化ã™ã‚‹ã‚¹ã‚¯ãƒªãƒ—トを作æˆã—ã¦ã„ã¾ã™ï¼Ž 出力¶ 以下ã«å›³ã®è¦‹æ–¹ã‚’解説ã—ã¾ã™ï¼Ž ã¾ãšï¼ŒX軸，Y軸ã§ã™ãŒï¼Œã“ã‚Œã¯å¦ç¿’データã®ä¸€æ¬¡å…ƒç›®ï¼ŒäºŒæ¬¡å…ƒ
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ホワイトカラーエグゼンプション - Wikipedia
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