VAE (Variational Autoencoder, 変分オートエンコーダ)
1. VAE (Variational Autoencoder, 変分オートエンコーダ)とは [概要] VAE (Variational AutoEncoder, 変分オートエンコーダ) とは，潜在変数付き確率グラフィカ 続きを読む…
投稿者: Masaki Hayashi
「CVML エキスパートガイド」の管理人です．コンピュータビジョンの研究者です．動画の認識の業績が多いですが，論文に表れていないところでも，様々なコンピュータビジョン系の企業向けの研究コンサルも行なってきたこともあり，守備範囲はかなり広いです．
後進の教育や，学習教材の作成への情熱も高いです．みなさんと一緒に日本のコンピュータビジョン業界や周辺業界を，楽しく業界を盛り上げていきたいです．
深層生成モデル (Deep Generative Model)
1. 深層生成モデル (Deep Generative Model)とは [概要] 深層生成モデル (Deep Generative Model) とは，ディープニューラネットワークを(微分可能な)生成モデルとして学習し 続きを読む…
同次座標系 (Homogeneous Coordinates)
1. 同次座標系 (homogeneous coordinates) とは [概要] 同次座標系 (homogeneous coordinates) は，元のN次元の座標に射影された対応点が存在する，スカラー値を1次元分 続きを読む…
カメラモデル と透視投影
1. カメラモデルと 透視投影とｓは [概要] この記事では，カメラモデル(Camera Model) と 透視投影 (Perspective Projection) について，コンピュータビジョンの視点から説明を行なう 続きを読む…
エピポーラ幾何 (Epipolar Geometry)
1. エピポーラ幾何 (Epipolar Geometry)とは [概要] エピポーラ幾何 (Epipolar Geometry)とは，ステレオビジョンにおける2カメラ間での幾何のことである．同一物体・シーンを，異なる2 続きを読む…
オプティカルフロー (Optical Flow) [古典的な2系統を中心に]
1. オプティカルフロー (Optical Flow) とは [概要] オプティカルフロー (Optical flow) とは，視覚(特にデジタル画像)上で，観測者と観測シーンの間で生じた「対象物体・表面・エッジ」などの 続きを読む…
線形次元削減 (Linear Dimensionality reduction)
1. 概要 線形次元削減(Linear Dimensionality Reduction)とは，特徴ベクトルの次元削減のうち，線形の手法のことを言う（例：PCA，LDAなど） この記事では，古典的な線形次元削減手法のうち 続きを読む…
特徴抽出 (Feature extraction)
1. 概要 特徴抽出(Feature extraction)とは，元の観測データの特徴ベクトルから，変換処理や選択処理を経て予測に有用な特徴をつくったり，あるいは可視化されてデバッグしやすいプリミティブな特徴を抽出するこ 続きを読む…
ステレオマッチング (Stereo Matching) [平行ステレオ設定のステレオビジョン]
1. ステレオマッチング (stereo matching) [概要] ステレオマッチング (stereo matching)とは，コンピュータビジョンにおける「平行ステレオ」の2カメラ設定における深度推定のためのアルゴ 続きを読む…
物体検出 [ディープラーニング手法を中心に]
1. 物体検出 とは [概要] 物体検出 (Object Detection)とは，画像の入力に対して，画像中に映っている各物体領域のバウンディングボックスを検出し，その物体のクラス識別も行うという，画像認識の重要な問題 続きを読む…