ASD-POCSによるスパースビュー再構成
導入 後輩氏「POCSって何ですか？」 後輩氏「圧縮センシングがやりたいです」 ワイ氏「ちょっと調べてみるわ」 ASD-POCSを書いてみた。 インポート import numpy as np ...
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ガウス過程
この記事では、主にガウス過程回帰モデルについて説明します。ガウス過程の導出については、詳しくは参考文献[1]を参照してください。 ガウス過程とは 入力$\mathbf{x} \rightarro...
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FISTA = ISTA + Nestrov AG
概要 FISTAは、ISTAにNestrovの加速勾配法を応用したもの FISTAとISTAの違いがわからずもやもやしていたので、元論文を読んだついでに、まとめておく。 Iterative Sh...
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主双対近接分離法による全変動最小化に基づく画像復元（CuPy版）
概要 主双対近接分離法による全変動最小化に基づく画像復元をnumpy、cupyで実装し、処理速度を比較しました。 Google ColaboratoryのランタイムのGPUで計測しました。 計算...
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主双対近接分離法による全変動最小化に基づく画像復元（Python版）
概要 コンピュータビジョンー広がる要素技術と応用の第8章にある「ADMMによる全変動最小化に基づく画像復元」が実装できなかったので… 著者HPにある「主双対近接分離法による全変動最小化に基づく画...
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スパースモデリング：第3章 追跡アルゴリズム
スパースモデリング第3章追跡アルゴリズムのアルゴリズムをPythonで実装． コードと実験結果をまとめたJupyter notebook． 以下の貪欲法と凸緩和の手法を実装．IRLSはちょっと怪...
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画像のノイズ除去
概要 スパースモデリング第14章「画像のノイズ除去」を実装した。 ウェーブレット縮小 重複したパッチベースのDCT縮小 重複したパッチベースのDCT学習縮小曲線 重複したパッチベースのDCT大...
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辞書学習のその他の応用
概要 スパースモデリング第15章のその他の応用の一部を実装した。 線画とテクスチャの分離 インペインティング インパルス雑音の除去 ノートブック ch15-02.ipynb ch15-04.ip...
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画像のボケ除去
スパースモデリング第10章の画像のボケ除去：実践例を実装した。GitHub上のJupyter notebookへのリンク 結果 画像をぼかして雑音を加えた。反復縮小法でボケ補正した。 画像サイズ...
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辞書学習アルゴリズム
スパースモデリング第12章の辞書学習アルゴリズムをjupyter notebookで実装した。jupyter notebookへのリンク 結果 Barbaraから8x8のパッチ約25000個を抽...
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混合ガウス分布のEM
PRML第9章の混合ガウス分布のためのEMアルゴリズムを実装した。Jupyter notebookへのリンク 結果 Old Faithful間欠泉データをK-meansと混合ガウス分布のためのE...
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PRML：第8章 グラフィカルモデル 画像のノイズ除去
概要 PRML第8章グラフィカルモデル，8.3.3 例：画像のノイズ除去をPythonで実装 コードと実験結果をまとめたJupyter notebook． グラフィカルモデル 確率的グラフィカル...
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スパースモデリング：第5章 厳密解から近似解へ
概要 スパースモデリング第5章の数値例をPythonで実装． コードと実験結果をまとめたJupyter notebook． 導入 5章では観測データに雑音を含む場合を扱う．観測データに雑音を含...
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PRML：第7章 疎な解を持つカーネルマシン
概要 PRML第7章の関連ベクトルマシン（RVM; relevance vector machine）による回帰をpythonで実装． コードと実験結果をまとめたJupyter notebook...
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n次のテイラー展開と同精度のsin関数の近似を得るためにはn点の訓練データがあれば良いか？
ある関数を機械学習するのに必要十分な訓練データセットは何かという問題があります。sin関数のようなテイラー展開できる関数を考えた場合に、$n$次のテイラー展開と同精度を得るには、$n$点の訓練デ...
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スパースモデリング：2.3 グラスマン行列の構築
Michael Elad著、玉木徹訳のスパースモデリングの第2章3節のグラスマン行列の構築をPythonでやってみました。 スパースモデリングでは $$(P_0): \min_x ||\math...
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RGBチャンネル毎にNL-meansを実行
NL-Means (NLM)でカラー画像を雑音除去する際の注意点に気がつきました。OpenCV2のfastNLMeansDenoigingColored()で、修善寺桜とメジロの写真の雑音除去を...
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Ordered Subset EM
Ordered Subset EMアルゴリズム (OSEM)はPositron Emission Tomography (PET)で最も広く用いられている画像再構成法です。 その原理は、観測デー...
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繰り返し重み付き縮小法
機械学習プロフェッショナルシリーズのスパース本にのっていた繰り返し重み付き縮小法（Iteratively Reweighted Shrinkage, IRS）が簡単そうだったので逐次近似的画像再...
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Non-local means
m43は高感度が弱いと言われているのでNon-local means（NLM）で雑音除去してみた。 NLMの詳細は http://opencv.jp/opencv2-x-samples/non-...
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