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 $ ...

任意の並進操作 + 任意の90度回転操作を元とする集合が群であるとき, p4群と呼ぶ さらに鏡映操作についても群ならばp4m群と呼ぶ 一般にpn群は回転対称数が360°/n 回であり, 鏡映対称性が成り立つならばsuffixにmが付く ...

例えばfopenなど, そもそも構造体やポインタを返すようなものだと, エラーハンドリングがしにくい じゃあ常にタプルっぽく返せばいいんじゃない？ エラーハンドリングが必要ない場合, 普通のCだと非常に煩雑になり得る メモリの解放とかめんどいし そこで, グローバルなerrnoが設計された 現在の多くの言語ではタプルを返すことができるの ...

画像-参照表現におけるデータセット 割と大きいデータセットみたい the game has produced a dataset containing 130,525 expressions, referring to 96,654 distinct objects, in 19,894 photographs of natural scenes. ゲーム形式でアノテーションされる アノテータは二人 二人でアノテーションを行う まずプレイヤーAがキャプションを考える 次にもうひとりのプレイヤーBがそのキャプションが正しいかを当てる BはAのキャプションが指している物体をクリ ...

AlexNetで使われたらしいData augumentation手法 そんなに使われてるイメージはない. 古代の手法？？ Fancy PCA / PCACAとも言うらしい？(要出典) 画像中の色の分布を考慮したデータ拡張ができる 例えば, 明るいところは明るく, 暗いところは暗く調節できる 流れは簡単 $C\times H\times W$をflattenして, $C\times HW$にする 各チャネ ...

世界座標系における3D点群と, それらに対応する2D画像が与えられた場合において, カメラのポーズ推定を行う問題 カメラのポーズは平行移動と回転の6DOFで, Perspective-n-Point問題はPnPと略されることが多い P3Pは最低三点あれば解ける 一般化されたPnPを解くアルゴリズムは様々ある EPnP SQPnP: A Consistently Fast and Globally Optimal Solution to the Perspective-n-Point ...

ECCV2020 ...

Neural Tangent Kernel 以下に示すようなカーネル $$k_{\mathrm{NTK}}(x_i, x_j) = E_{\theta \sim \N} \left\langle \frac{\partial f(x_i; \theta)}{\partial \theta}, \frac{\partial f(x_j; \theta)}{\partial \theta} \right\rangle$$ 特に, 入力をhypersphereに限定すると, MLPのNTKは $h_{\mathrm{NTK}}(\mathbf x_i^\top \mathbf x_j)$と内積の形で書ける 幅が無限にデカイ全結合層を考えると, 重みはほとんど初期値の近くしか動かず, このモデルはNTKによるカーネル回帰と同じ挙動をする(らしい) なので, NNの解析がかな ...