
NMS (Non-Maximum Suppression, 非極大値抑制)
1. NMS (Non-Maximum Suppression, 非極大値抑制) とは [概要] NMS (Non-Maximum Suppression, 非極大値抑制)とは,画像処理・物体検出などの結果値画像において 続きを読む…
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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…
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…