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新規Thoth投稿

Super SlomoはNVidiaによって発表されたスローモーションを実現するために作成されたフレーム間補間を行う技術.Convolutional Neural Network(CNN, Unet)を主に用いている.

複数枚を補間して動画をスローにしたい

動画から取り出した連続する２枚のフレーム画像の間を補間する方法についてまとめています.ここではNVidiaが提案したEnd to EndなCNNによるSuper Slomoについて紹介します.

Adjusted Winner Procedure

Adjusted Winner Procedureは、二人の間で複数の対象を分割することになったときに妬み(envy)を最小化して、公平性と効率を最大化する手法です.この手法は現在特許となっています.主に離婚に際して公平に分配するときの例として使用されます.

二人でケーキを公平に分けたい

二人でケーキを公平に分けるときに恨みっこなしの公平なケーキ分割になる方法についてまとめます.これはfair cake-cutting(envy-free cake-cutting)と言われる問題です.それぞれが少なくとも相手より少なくならないよう動きます.

Austin moving-knifeの手順

Austin moving-knifeの手順は、二人ないし複数人でリソースを厳密に公平に分ける分割手法です.二人で分ける時には恨みっこなし(envy-free)の半分の成果物がそれぞれ得られます.

Selfridge–Conwayの手順

Selfridge–Conwayの手順は、三人でケーキを公平に分割し三人とも恨まずに本人が一番よい選択をしたと思える分割手法の一つです.

Divide and Choice

Divide and Choiceは、真に公平になることを保証しないが、単純に恨むことがない分割をすることができる手法.ケーキの場合、Aが切り、Bが好きな方を選び、残った方をAが受け取る段取り.

Thue-Morse列は、数を数え上げていくときにその数字を2進数で表記した時の1の偶奇を並べた列.

紙折り列(folding sequence)は、紙を繰り返しおったときにできるシワの山折、谷折りを1,0で表した数列.山または谷で90度曲げたとして、紙を水平に見ようとすると有名なドラゴン曲線になることが知られる.

バーカー符号

バーカー符号(Barker Code)は、同期やパルス圧縮などに用いられるサイドローブにて自己相関の低い符号.最大13の長さまでであることが知られる.

1が立ってる最下位bitを見つけたい

ビット列の中から1が立っている位置を高速に見つけるアルゴリズムについて紹介します.

最下位の1が立つbitだけ残したい

高速にビット列が与えられたときに1が立っているビットの中で最下位の1だけを残して他のbitを全て0にする方法についてまとめます.

De Bruijn列(ドゥブリュエイン列)はある文字または数字の集まりから指定長さの組み合わせを考える時に、それらの組み合わせを必ず一つ含む列."a,b"を使った3文字の列を考えると、"aaa","aab","aba","baa","bbb","bba","bab","abb"なので"aaababbbaa"がDe Bruijn列.

ミンコフスキー和・差

ミンコフスキー和・差は、二つのベクトルの集合同士を使って新しいベクトルの集合を求める.

適応的二値化フィルタ

通常の二値化フィルタでは画像全体で共通の閾値を使っているが、適当的二値化フィルタ(Adaptive Thresholding)では局所的に閾値を決定して処理を行なう二値化フィルタ.背景と前景が判断できるようにある程度考慮するサイズは大きい必要がある.

反復閾値選択による二値化フィルタ

反復閾値選択による二値化フィルタは、2クラスのクラスタリングによって繰り返し計算を行いながら閾値を定める二値化フィルタ.K-meansのように二つのクラスのうち近い方に画素を分類をする.二つのクラスで分散が等しくないとよい閾値にならない.

Kittlerによる二値化フィルタ

Kittlerによる二値化フィルタは、背景と前景に二つの異なる正規分布を仮定して平均的に誤り率を下げるように閾値を調整する二値化フィルタ.大津の方法では、片方の分布が偏っている場合は閾値が極端に寄ってしまっていたが、Kittlerの方法ならその問題が起こらない.

Pタイル法による二値化フィルタ

Pタイル法による二値化フィルタは、閾値を前景と背景の比率に基づいて決めるフィルタです.明るさの変化を受けにくいですが、どのような比率にするかを人手で決める必要はまだあります.

大津の方法による二値化フィルタ

大津の方法による二値化フィルタは、画像内に明るい画像部位と暗い部位の二つのクラスがあると想定して最もクラスの分離度が高くなるように閾値を自動決定する二値化フィルタ.人間が事前に決める値はない.

シンプルな二値化フィルタ

シンプルな二値化フィルタは、画素の値がある値(閾値)より大きければ1、小さければ0とするフィルタ.入力画像はグレースケール画像を想定.

Pop技術

K

点が三角形の内側か判定したい
S

ロボットの力制御の種類
K

同次変換行列
S

GAN
K

インピーダンス制御
S

重力補償機構
K

ベクトルを特定の平面に射影したい
S

点群から検出したい
K

ベクトルを別のベクトルに射影したい
S

気体の可視化手法
K

行列を分解して上下三角行列が欲しい
S

ロボットエンドエフェクタの位置制御
K

アドミッタンス制御
S

オプティカルフロー
K

点が直線上の右か左にあるか判定したい
S

点群を間引きたい
K

ヤコビ行列による逆運動学
S

ニューラルネットワーク
K

時系列間の類似度計算を選ぶ
S

逆運動学
K

パーティクルフィルタ
S

ニューラルネット学習の工夫
K

シャドウグラフによる可視化
S

点群をデータ構造で持つ
K

ピンホールとレンズの違いを知りたい
S

RELU系活性化関数
K

多変数関数の極大極小を判定したい
S

点群から特徴量を出したい
K

シンプルに逆行列を求めたい
S

Convolution
K

力制御
S

ベクトル間の類似度が欲しい
K

平面と平面のなす角度
S

活性化関数基本
K

確率分布間の差異で類似度を求めたい
S

二値化フィルタ
K

グラッドストーン・デールの式
S

Pooling
K

点群データから法線算出をしたい
S

極大極小鞍点か判定したい
K

シュリーレン法
S

シートベルトの仕組みを知りたい
K

勾配に注目したオプティカルフロー
S

Sigmoid系活性化関数
K

CTC損失関数
S

DeepLearningとは
K

Lucas Kanade法
S

時系列間の類似度が欲しい
K

点群から最近傍点を検出したい
S

Adam系最適化関数
K

点群を平面に近似したい
S

いろいろな距離が欲しい
K

オプティカルフローとは
S

点群処理を実装したい
K

点群の形状的局所特徴量を出したい
S

点群から法線を出したい
K

グレンジャー因果検定
S

特殊な層
K

文字列を簡単な置換による暗号化したい
S

ロボットのリンクの数学的基礎

人気分野/目的