Vuforiaのマーカー検出精度はゴミ 出来るだけARマーカーの検出精度を上げたい Vuforiaは何を見てマーカーを判断しているのか？ コーナー検出っぽいのやって特徴量を抽出してる模様 https://library.vuforia.com/objects/best-practices-designing-and-developing-image-based-targets なるだけ特徴量をまばらに(=対称性を持たせない様式で)配置すると良いようだ 下の図はopencvでもvuforiaでも簡単に使えるARマーカ ...

username -user:usernameで検索するとドバーッと出てくる 例: yuigawada -user:yuigawada https://github.com/search?o=desc&p=1&q=yuigawada+-user%3Ayuigawada&s=indexed&type=Code ...

1 2 s := append(str[:j], hoge...) s = append(s, str[j:]...) こういうコードでバグるときがある そもそもappendとはどういうものか？ append(str[:j](https://scrapbox.io/yuwd/%3Aj),hoge...)をすると, appendはまずcap(str)を見る cap(str)にhogeが入りきらないとわかると, より長い配列を作成 ...

STAIR MSCOCOにキャプションを付与 全部で820,310件のキャプション http://captions.stair.center/ Yuya Yoshikawa, Yutaro Shigeto, and Akikazu Takeuchi, “STAIR Captions: Constructing a Large-Scale Japanese Image Caption Dataset”, Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), Short Paper, 2017. YJ Captions 26k Dataset こちらもMSCOCOにキャプションを付与したもので, ACL2016 キャプション数がSTAIRの1/6程度 https://github.com/yahoojapan/YJCaptions Takashi Miyazaki and Nobuyuki Shimizu. 2016. Cross-Lingual Image Caption Generation. In Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pages 1780 ...

Yuiga Wada (和田唯我) @YuigaWada (alias: YuWd) 慶應義塾大学 理工学部 情報工学科 M1 Computer Science | Philosophy | Literature Blog / Twitter / GitHub ブログを読んでほしい(切実) Skill Swift / Objective-C Python / PyTorch Rust Golang C++ / C C# OCaml Typescript: Vue, Nuxt, … etc Java Javascript psql Major Machine Learning Computer Science Fav & Hobby Philosophy Heidegger Husserl Literature Haruki Murakami Osamu Dazai Kobo Abe Anime Attack on Titan JOJO Programing 競プロ (AtCoder, Highest: 1545) iOS Web Frontend & Backend System Programming … ? Machine Learning (PyTorch) Survey paper 機械学習 Work iCimulator: iCimulator simulates camera functions on iOS Simulator with images, videos, or your MacBook Camera. (Swift) PolioPager: A flexible TabBarController library with search tab like SNKRS (Swift) CallSlicer : A tweak that enables your Apple Watch to ...

輸送コスト $C_{i,j}$と輸送量 $P_{i,j}$の積を最小化 これにエントロピー項のついた, 「エントロピー付き最適輸送コスト」問題になると, Sinkhorn-Knoppアルゴリズムが使える また, 双対問題はargminではなくargmaxとなる https://www.slideshare.net/joisino/ss-249394573?from_action=save tips 最適輸送はKLよりも良いことずくし 最適輸送は距離構造を利用できる 分布の ...

Golangでなにか作ろうということで作ってみた https://github.com/YuigaWada/scrapbox-cli install → go install github.com/YuigaWada/scrapbox-cli/sbox@latest viewerとしての最低限の機能は作った レンダリング機能 bold → 太文字 hashtag → 背景青 link-color → 青文字 リンク機能 下の選択スペースから何hopでもリンク辿れる goroutineで読み込むためI/Oをブロックしない 検索機能 タイトルで検索可 ...

貪欲 deque スタック キュー グラフ化 (Graph) BFS DFS Bit全探索 DP 累積和 二次元累積和 尺取法 二分探索 Union-Find ソート ダイクストラ ベルマンフォード ワーシャルフロイド 最小全域木 PQ セグ木 最大流 スター型グラフ 二次元座標を二部グラフにする(ABC 131 F) dpはとりあえず立式したほうがいい Dpは解けなそうで何でも解けるので、亜種dpを徹底的に試すと良い ダブリング ...

$z=x^3-3xy^2$をMonkey saddleと呼ぶらしい https://en.wikipedia.org/wiki/Monkey_saddle Monkey saddleは退化臨界点である (cf. Morse関数) ...

M を n 次元可微分多様体とする． M 上の $C^∞$ 関数 $f : M → R$の臨界点 $p$が非退化であるとは， $f$ の $p$における Hessian $H_p(f)$ が正則行列となることである．すべての臨界点が非退化であるような関数を Morse 関数とよぶ． https://www.ms.u-tokyo.ac.jp/~kohno/lectures/g1-7.pdf ...

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Resion Proposal Network 背景なのか, 物体が写っているのかだけを識別するサブモジュール Faster-RCNNにおいては, ①RPNで領域を絞ってから, ②それぞれ個々の物体についてラベルを絞っていく Faster-RCNNの学習では, 「RPNの重み更新→モデル全体の重み更新」を繰り返して学習 RPNでは, Anchor boxが背景か物体か / 物体ならばGTとの ...

引用: https://davidbieber.com/post/2019-05-10-weisfeiler-lehman-isomorphism-test/ 正式名称: The Weisfeiler-Lehman Isomorphism Test グラフが同型であるかチェックするアルゴリズム 各ノード $i$に適当なラベル $C_i = 1$を割り当てる 隣接するノードの多重集合 $L_i$をノードに記録する 多重集合 $L_i$をハッシュに通して新たな $C_i$を得る ( $C_i \leftarrow hash(L_i)$) 以上を繰り返して, ノードの分割 ${C_i}$が収束したら停止 ２つのグラフが[* 同じ $ ...