画像検索 (特定物体認識) — 古典手法、マッチング、深層学習、Kaggle

(7/24) 大阪大学大学院情報科学研究科、ビッグデータ解析のゲストスピーカー担当分講義の資料をアップしました。画像検索とコンテストの話です。

Transcript

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   2/125
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   PG
   -BSHFTDBMF
   -BOENBSL
   3FUSJFWBM
   $IBMMFOHF 4/125 全体的に基礎的な話題。
 後半に少しだけコンテストと
 発展的な話題。
5. ⾣ 0WFSWJFX
   
   $MBTTJDBM
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   $IBMMFOHF "HFOEB ը૾ݕࡧ
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   ʹ͍ͭͯ঺հ͠·͢ɻ 5/125
6. ը૾ݕࡧʢಛఆ෺ମೝࣝʣ ⾣ ྨࣅը૾ݕࡧ
   ⾣ ͍ࣸͬͯΔ෺ମ͕ඞͣ͠΋ಉ͡zݻ༗ͷ෺ମzͰͳͯ͘΋ྑ͍
   ⾣ ಉ͡৭ௐɾಉ͡ܗঢ়ͳͲ
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   ⾣ إΛೝࣝ͢Δ 6/125
7. Ԡ༻ྫɿ(PPHMF
   *NBHF
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   IUUQTJNBHFTHPPHMFDPN ͪ͜Β͸ྨࣅը૾ 7/125
8. Ԡ༻ྫɿ.FSDBSJ
   ঎඼ը૾ݕࡧ Ξοϓϩʔυͨࣸ͠ਅ͔Β
 طग़ͷಉҰ঎඼Λݕࡧɻ
 ঎඼໊΍ΧςΰϦΛࣗಈೖྗ $SFEJU
   IUUQTUFDINFSDBSJDPNFOUSZ 8/125
9. ಛఆ෺ମೝࣝͷ೉͍͠ͱ͜Ζ εέʔϧ
   ʜ
   ࡱӨ͞ΕͨಉҰͷ෺ମͷॖई͕ҟͳΔ৔߹͕͋Δ ▶ スケール ▶ 視点 ▶ オクルージョン ▶ 照明 ▶ 時間変化 ▶ 阻害 9/125
10. ಛఆ෺ମೝࣝͷ೉͍͠ͱ͜Ζ ࢹ఺
    ʜ
    ಉ͡෺ମͰ͋ͬͯ΋ࢹ఺ͷҧ͍ʹΑͬͯݟ͑ํ͕มԽ͢Δ The Cube Houses in Rotterdam ▶ スケール ▶ 視点 ▶ オクルージョン ▶ 照明 ▶ 時間変化 ▶ 阻害 10/125
11. ಛఆ෺ମೝࣝͷ೉͍͠ͱ͜Ζ ΦΫϧʔδϣϯ
    ʜ
    લํʹผͷ෺ମ͕ࣸΓࠐΜͰର৅ͱͳΔ෺ମ͕Ӆ ΕΔ ▶ スケール ▶ 視点 ▶ オクルージョン ▶ 照明 ▶ 時間変化 ▶ 阻害 11/125
12. ಛఆ෺ମೝࣝͷ೉͍͠ͱ͜Ζ র໌
    ʜ
    ໷ʹࡱӨ͞ΕͨɺனʹࡱӨ͞ΕͨɺேʹࡱӨ͞Εͨ ▶ スケール ▶ 視点 ▶ オクルージョン ▶ 照明 ▶ 時間変化 ▶ 阻害 12/125
13. ಛఆ෺ମೝࣝͷ೉͍͠ͱ͜Ζ ࣌ؒมԽ
    ʜ
    ࣌ؒతͳҧ͍ʹΑͬͯੜ͡Δࠩ ▶ スケール ▶ 視点 ▶ オクルージョン ▶ 照明 ▶ 時間変化 ▶ 阻害 13/125
14. ಛఆ෺ମೝࣝͷ೉͍͠ͱ͜Ζ ્֐෺
    ʜ
    ं΍໦ͳͲಛఆ෺ମͷೝࣝʹؔ܎ͳ͍ීวతʹग़ݱ͢Δύ λʔϯɻਖ਼͍͠ೝࣝΛ๦֐͠
    GBMTF
    QPTJUJWF
    Λ૿Ճͤ͞Δɻ GBMTF
    QPTJUJWF
    ෆਖ਼ղ͕ͩγεςϜ͕ਖ਼͍͠ͱޡճ౴͢Δࣄྫ ▶ スケール ▶ 視点 ▶ オクルージョン ▶ 照明 ▶ 時間変化 ▶ 阻害 14/125
15. ݹయతͳಛఆ෺ମೝࣝͷΞϓϩʔν ⾣ 
    ը૾ू߹͔Βہॴಛ௃
    -PDBM
    EFTDSJQUPS
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    ΫΤϦը૾͔Βہॴಛ௃Λநग़ͯ͠ΠϯσοΫε͔ΒީิΛऔಘ
    ⾣ 
    ہॴతͳಛ௃ͷ഑ஔʹزԿతͳ੔߹ੑ͕ͱΕ͍ͯΔ͜ͱΛ֬ೝ DB DB ը૾ू߹ ΫΤϦը૾ ݕࡧ
 ΠϯσοΫε ఏࣔީิ ݕࡧ
 ΠϯσοΫε     ہॴతͳಛ௃Λநग़ͯ͠ݕࡧΠϯσοΫεߏஙɻ<4JWJD
    -PXF
    +ÉHPV
    ʜ> 15/125
16. ݹయతͳಛఆ෺ମೝࣝͷΞϓϩʔν ⾣ 
    ը૾ू߹͔Βہॴಛ௃
    -PDBM
    EFTDSJQUPS
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    ⾣ 
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 ΠϯσοΫε     ہॴతͳಛ௃Λநग़ͯ͠ݕࡧΠϯσοΫεߏஙɻ<4JWJD
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    ʜ> 16/125
17. -PDBM
    %FTDSJQUPS
    ͷݕग़ͱهड़ ը૾͔Βہॴతͳؔ৺ྖҬͷ࠲ඪʢΩʔϙΠϯτʣΛݕग़͠ɺ
 ؔ৺ྖҬͷύλʔϯɾಛ௃Λهड़͢Δɻ x0 = (72 9 73 57 79 4 38 11 69 57 . . . ) x1 = (21 15 42 3 99 97 64 16 97 88 . . . ) x2 = (11 87 80 12 30 15 92 91 28 1 . . . ) x3 = (38 77 67 98 43 2 9 16 17 32 . . . ) ݕग़͞Εͨؔ৺ྖҬɾ࠲ඪ ؔ৺ྖҬͷهड़ キーポイント Key point 記述・特徴量量 Descriptor 17/125
18. Ԡ༻ྫɿը૾ͷ๓͍߹Θͤ
    *NBHF
    4UJUDIJOH ࢹ఺Λগͣͭͣ͠Βͨ͠࿈ଓࣸਅ͔ΒɺύϊϥϚࣸਅΛ࡞੒͢Δɻ $SFEJU
    IUUQBJTUBOGPSEFEVdTZZFVOHDWXFCUVUPSJBMIUNM 18/125
19. Ԡ༻ྫɿίϯςφͷҠಈΛՄࢹԽ ҟͳΔ࣌ؒʹࡱӨͨ͠ߤۭࣸਅΛ
    -PDBM
    EFTDSJQUPS
    Λ࢖ͬͯϚονϯ άͯ͠ɺࣹӨม׵ߦྻΛٻΊΔɻॏͶ߹Θͤͯࠩ෼ΛՄࢹԽ͢Δɻ $SFEJU
    IUUQTXXXLBHHMFDPNDESBQFSTBUFMMJUFJNBHFDISPOPMPHZEJTDVTTJPO
 %BUB
    %SBQFS
    4BUFMMJUF
    *NBHF
    $ISPOPMPHZ
    IUUQTXXXLBHHMFDPNDESBQFSTBUFMMJUFJNBHFDISPOPMPHZEBUB 19/125
20. ͲͷΑ͏ͳੑ࣭Λ͍࣋ͬͯΔ͜ͱ͕๬·͍͠ʁ -PDBM
    EFTDSJQUPS
    ͸ͲͷΑ͏ͳੑ࣭Λ͍࣋ͬͯΔ͜ͱ͕๬·͍͔͠ʁ
 ΧϝϥͷҐஔ΍޲͖ͷҧ͍ʹରͯ͠ؤ݈ͳੑ࣭͕๬·͍͠ɻ ⾣ εέʔϧෆม
    ⾣ ճసෆม
    ⾣ র໌มԽෆม
    ⾣ ΞϑΟϯม׵ෆม 20/125
21. εέʔϧෆม
    TDBMF
    JOWBSJBODF ہॴతͳؔ৺ྖҬαΠζʢεέʔϧʣʹରͯ͠ϩόετͳੑ࣭ɻ ⾣ ͦΕͧΕͷը૾ʹಠཱͯ͠ɺಉؔ͡৺ྖҬ͕ݕग़Ͱ͖Δඞཁ͕͋Δ
    ⾣ ղ૾౓΍ΧϝϥͷҐஔ͕ҟͳΔͱɺಉ͡෺ମΛࡱӨͯ͠΋ը૾಺ͷαΠ ζ͸มԽ͢Δɻը૾ͷεέʔϧ͕มԽͯ͠΋ɺ%FTDSJQUPS
    ͸มԽ͠ͳ͍ ͜ͱ͕๬·͍͠
    ⾣ ʮہॴతͳؔ৺ྖҬͷαΠζʯΛࣗಈతʹܾఆ͍ͨ͠ QY QY 21/125
22. 局所領域のスケールを⾃自動で検出する関数の例例。 スケールをパラメータとして変化させ、関数の極⼤大値を局所領域のスケールとする。 $SFEJU
    5JOOF
    5VZUFMBBST
    
    WJB
    IUUQTBHTDTVOJLMEFpMFBENJOJOG@BHTEJQTT%*1@44@MFD@$PSOFST@#MPCTQEG
 22/125 scale f(I, )
23. scale f(I, ) $SFEJU
    5JOOF
    5VZUFMBBST
    
    WJB
    IUUQTBHTDTVOJLMEFpMFBENJOJOG@BHTEJQTT%*1@44@MFD@$PSOFST@#MPCTQEG
 23/125
24. scale f(I, ) $SFEJU
    5JOOF
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    WJB
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 24/125
25. scale f(I, ) $SFEJU
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    WJB
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 25/125
26. scale f(I, ) $SFEJU
    5JOOF
    5VZUFMBBST
    
    WJB
    IUUQTBHTDTVOJLMEFpMFBENJOJOG@BHTEJQTT%*1@44@MFD@$PSOFST@#MPCTQEG
 26/125
27. scale f(I, ) $SFEJU
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    WJB
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 27/125
28. scale f(I, ) $SFEJU
    5JOOF
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    WJB
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 28/125
29. 正規化：固定⻑⾧長サイズに Rescale する $SFEJU
    5JOOF
    5VZUFMBBST
    
    WJB
    IUUQTBHTDTVOJLMEFpMFBENJOJOG@BHTEJQTT%*1@44@MFD@$PSOFST@#MPCTQEG
 29/125
30. ͲͷΑ͏ͳؔ਺
    G
    Λ༻͍Δ͔ʁ εέʔϧෆมͳؔ਺͸࣍ͷੑ࣭͕͋Δͱ๬·͍͠ɿ ⾣ ࡱӨ৚݅ͷมԽʹରͯ͠ɺؔ਺͕҆ఆతͰ͋Δ
    ⾣ ୯ҰͷӶ͍ϐʔΫͷ͋ΔࢁͷܗΛͨؔ͠਺
    ୯ๆੑ
    ⾣ ಉ͡ہॴྖҬͰಉ͡εέʔϧ͕ಘΒΕΔ
    <4DINJE>
    Ͱ͸ݕग़ثͱͯ͠
    -BQMBDJBO
    PG
    (BVTTJBO
    -P( ɺ͢ͳΘͪ Ψ΢γΞϯͷϥϓϥγΞϯͷ৞ࠐΈॲཧ͕ྑ͍ͱධՁݚڀ͕͞Ε͍ͯΔɻ $
    4DINJE
    3
    .PIS
    BOE
    $
    #BVDLIBHF
    &WBMVBUJPO
    PG
    *OUFSFTU
    1PJOU
    %FUFDUPST
    *OUFSOBUJPOBM
    +PVSOBM
    PG
    $PNQVUFS
    7JTJPO
     
    QQ
    
     30/125
31. -BQMBDJBO
    PG
    (BVTTJBO
    -P( Ψ΢γΞϯʹରͯ͠ϥϓϥε࡞༻ૉͰྠֲΛڧௐͨ͠΋ͷɻ Ψ΢γΞϯ % ೖྗʹରͯ͠৞ΈࠐΈԋࢉΛ༻͍Δɻ Ψ΢γΞϯΛ
    
    
    
    Ͱภඍ෼ͯ͠ɺ ֊ภඍ෼͢Δͱ
    
    
    
    
    ʹରͯ͠΋ಉ༷ʹ֊ภඍ෼ͯ͠·ͱΊΔͱɺ *
    ೖྗը૾

    ͸৞ΈࠐΈԋࢉ ʢೋ֊ภඍ෼͢Δ͜ͱͰɺ໌҉ͷ͕ࠩɺࢁͱ୩ʹͳΔʣ [G ] LoG ⌘ [G (x, y)] = @2 @x2 G (x, y) + @2 @y2 G (x, y) = x2 + y2 2 2 4 e (x2+y2) 2 2 G (x, y) = 1 p 2⇡ 2 e( x2+y2 2 2 ) 導出 @ @x G (x, y) = @ @x e (x2+y2) 2 2 = x 2 e (x2+y2)2 2 @2 @2x G (x, y) = x2 4 e (x2+y2) 2 2 1 2 e (x2+y2) 2 2 = x2 2 4 e (x2+y2) 2 2 x y [G (x, y) ⇤ I] = [ G (x, y)] ⇤ I = LoG ⇤ I 31/125
32. -BQMBDJBO
    PG
    (BVTTJBO
    -P( [G ] *NBHF
    $SFEJU
    3VZF
    8BOH
    IUUQGPVSJFSFOHINDFEVFMFDUVSFTHSBEJFOUOPEFIUNM LoG ⌘ [G (x, y)] = x2 + y2 2 2 4 e (x2+y2) 2 2 32/125
33. ิ଍ɿը૾
    %σʔλ
    ͷ৞ΈࠐΈԋࢉ -P(
    ͸৞ΈࠐΈԋࢉʢίϯϘϦϡʔγϣϯʣΛߦ͏͜ͱͰը૾શମʹ ద༻͢Δɻؔ਺
    ,
    Λ࠲ඪҠಈ͠ͳ͕Βؔ਺
    *
    ͱॏͶ଍͠߹ΘͤΔ̈ɻ ৞ΈࠐΈΛߦ͏ؔ਺
    , Y Z ೖྗը૾
    * Y Z ରԠ͢Δཁૉ͝ͱʹੵΛͱΓɺ
 ݁ՌΛ଍͠߹ΘͤΔɻ [G ] ͢΂ͯͷ஫໨ըૉ
 Y
    Z
    Ͱܭࢉ I22 I23 I24 I32 I33 I34 I42 I43 I44 K11 K12 K13 K21 K22 K23 K31 K32 K33 ݁Ռ
    4 Y Z ৞ΈࠐΈԋࢉʢίϯϘϦϡʔγϣϯʣ ʢ̈
    ৞ΈࠐΈԋࢉ͸ɺ্Լࠨӈ͕
    qJQ
    ͨ͠ΧʔωϧͱͷॏͶ߹Θͤɻֶश͢Δ্Ͱ͸ͲͪΒ΋ҧ͍ͳ͍ͨΊɺ؆ུԽͷͨΊʹ
    qJQ
    ͠ͳ͍
    DSPTTDPSSFMBUJPO
    Ͱ࣮૷͞ΕΔ͜ͱ͕ଟ͍ʣ S33 = I22K33 + I32K23 + I42K13 + . . . S(x, y) = (I ⇤ K)(x, y) = X m X n I(x m, y n)K(m, n) 33/125
34. -P(
    ʹΑͬͯݕग़͞ΕΔ
    #MPC -P(
    ͸
    #MPC
    ਅԁͷൗ఺ʣʹ࠷େͷ൓ԠΛฦ͢ɻ -P(
    ͷ൓Ԡ͕ۃେͱͳΔεέʔϧΛݻ༗εέʔϧ
    DIBSBDUFSJTUJD
    TDBMF
    ͱݺͿɻݻ༗εέʔϧͷ
    #MPC
    ͷ൒ܘ͸ɺεέʔϧ܎਺͔Βٻ·Δɻ 2D→1D 断⾯面図 ϥϓϥγΞϯ͕θϩͱͳΔΑ͏ͳ
 Y Z
    ࠲ඪ͕
    #MPC
    ͷڥքઢͱͳΔɻ G = 0 (1 x2 + y2 2 2 ) = 0 = r/ p 2 ϐλΰϥεͷఆཧ͔Β ͔Β *NBHF
    $SFEJU
    %JEJFS
    4USJDLFS
    IUUQTBHTDTVOJLMEFpMFBENJOJOG@BHTEJQTT%*1@44@MFD@$PSOFST@#MPCTQEG 34/125
35. -P(
    Λ࢖ͬͨ
    #MPC
    ͷݕग़खଓ͖ εέʔϧۭؒ಺ͷ
    #MPC
    ݕग़Λ࣍ͷखଓ͖Ͱߦ͏ɻ  εέʔϧۭؒͷ࡞੒
 ༷ʑͳεέʔϧͰ
    -P(
    Λը૾ʹ৞ΈࠐΈॲཧͨ݁͠ՌΛ࡞੒
     εέʔϧۭؒ಺ͷہॴ࠷େ஋Λݟ͚ͭΔ
 ஫໨࠲ඪͷۙ๣ɺྡΓ߹ͬͨεέʔϧͷ
    -P(
    ͔Β࠷େ஋Λ୳͢ ஫໨࠲ඪͷۙ๣ ஫໨࠲ඪ ✗ { ྡΓ߹ͬͨεέʔϧͷ
 -P(
    ΋ۙ๣ͱ͢Δ 35/125
36. 4UFQ
    εέʔϧۭؒͷ࡞੒ LoG LoG で畳み込み 36/125
37. 4UFQ
    εέʔϧۭؒͷ࡞੒ LoG LoG で畳み込み 37/125
38. 4UFQ
    εέʔϧۭؒͷ࡞੒ LoG LoG で畳み込み 38/125
39. 4UFQ
    εέʔϧۭؒͷ࡞੒ LoG LoG で畳み込み 39/125
40. 4UFQ
    εέʔϧۭؒͷ࡞੒ LoG LoG で畳み込み 40/125
41. 4UFQ
    εέʔϧۭؒͷ࡞੒ LoG LoG で畳み込み 41/125
42. = 1.00 4UFQ
    εέʔϧۭؒͷ࡞੒ 42/125
43. = 3.11 4UFQ
    εέʔϧۭؒͷ࡞੒ スケール係数を変えて LoG 適⽤用。 スケール空間を作る。 43/125
44. = 7.33 4UFQ
    εέʔϧۭؒͷ࡞੒ スケール係数を変えて LoG 適⽤用。 スケール空間を作る。 44/125
45. = 11.5 4UFQ
    εέʔϧۭؒͷ࡞੒ スケール係数を変えて LoG 適⽤用。 スケール空間を作る。 45/125
46. = 15.7 4UFQ
    εέʔϧۭؒͷ࡞੒ スケール係数を変えて LoG 適⽤用。 スケール空間を作る。 46/125
47. = 20.0 4UFQ
    εέʔϧۭؒͷ࡞੒ スケール係数を変えて LoG 適⽤用。 スケール空間を作る。 47/125
48. Input image = 1.00 = 20.0 = 15.7 = 3.11 = 7.33 = 11.5 スケール係数を変えて LoG 適⽤用。 スケール空間を作る。 4UFQ
    εέʔϧۭؒͷ࡞੒ 48/125
49. 4UFQ
    ہॴ࠷େ஋Λݟ͚ͭΔ Input image Foot-print 近傍ピクセル、近傍スケールからピーク値を探す = 1.00 = 20.0 = 15.7 = 3.11 = 7.33 = 11.5 49/125
50. Input image Foot-print = 1.00 = 20.0 = 15.7 = 3.11 = 7.33 = 11.5 1FBL Y Z М
    
    1FBL   
    
    
    
    
     4UFQ
    ہॴ࠷େ஋Λݟ͚ͭΔ 50/125
51. Input image Foot-print = 1.00 = 20.0 = 15.7 = 3.11 = 7.33 = 11.5
    1FBL Y Z М
    
    1FBL   
    
    
    
    
    
     4UFQ
    ہॴ࠷େ஋Λݟ͚ͭΔ 51/125
52. Input image Foot-print = 1.00 = 20.0 = 15.7 = 3.11 = 7.33 = 11.5 1FBL Y Z М
    
    1FBL   
    
    
    
    
     4UFQ
    ہॴ࠷େ஋Λݟ͚ͭΔ 51/125
53. Input image Foot-print = 1.00 = 20.0 = 15.7 = 3.11 = 7.33 = 11.5 1FBL Y Z М
    
    1FBL   
    
    
    
    
     4UFQ
    ہॴ࠷େ஋Λݟ͚ͭΔ 52/125
54. Input image Foot-print = 1.00 = 20.0 = 15.7 = 3.11 = 7.33 = 11.5 1FBL Y Z М
    
    1FBL   
    
    
    
    
     4UFQ
    ہॴ࠷େ஋Λݟ͚ͭΔ 54/125
55. Input image Foot-print = 1.00 = 20.0 = 15.7 = 3.11 = 7.33 = 11.5 1FBL Y Z М
    
    1FBL   
    
    
    
    
     4UFQ
    ہॴ࠷େ஋Λݟ͚ͭΔ 55/125
56. Input image Foot-print 1FBL Y
    Z
    М
    
    
 1FBL Y
    Z
    М
    
    
 1FBL Y
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    Z
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    Z
    М
    
    
 ʜ しきい値以上の「座標、スケール」を選択 Results = 1.00 = 20.0 = 15.7 = 3.11 = 7.33 = 11.5 4UFQ
    ہॴ࠷େ஋Λݟ͚ͭΔ
57. ⾣ Y
    Z
    М
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58. <ԋश՝୊>
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    #MPC
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    ⾣ TDJQZOEJNBHFNBYJNVN@pMUFS
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    59/125
60. ճసෆมɿΦϦΤϯςʔγϣϯͷݕग़ ΦϦΤϯςʔγϣϯͷݕग़ɿྡ઀ϐΫηϧͷً౓มԽ͔Βɺ
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61. 4*'5
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    ⾣ ΦϦΤϯςʔγϣϯͷݕग़ͱྖҬΛ
    
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    EFTDSJQUPS
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62. -PDBM
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    ⾣ εέʔϧෆม
    ⾣ ճసෆม
    ⾣ র໌มԽෆม
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    62/125
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    ઢܗม׵ʢ֦େॖখ
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64. 4*'5
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66. ͦͷଞͷ޻෉ɿ)FTTJBO"⒏OF
    
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68. ࢀߟࢿྉ .*36νϡʔτϦΞϧɿ4*'5ͱͦΕҎ߱ͷΞϓϩʔν
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72. సஔΠϯσοΫε
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78. େن໛σʔλͷۙࣅ࠷ۙ๣୳ࡧɿ௚ੵྔࢠԽ େن໛σʔλʹରͯ͠͸ɺΤϥʔΛڐ༰͢Δ୅ΘΓʹڑ཭্ۭؒͷΫ ΤϦʹ͍ۙ఺Λߴ଎ʹ୳ࡧ͢Δ͜ͱ͕ඞཁͳ৔߹͕͋Δɻ ྫɿ
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79. ࢀߟࢿྉ ߨٛࢿྉ
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    -PXF
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    ʜ> 80/125
81. 4QBUJBM
    7FSJpDBUJPO
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    7FSJpDBUJPO ઌఔͷۙ๣୳ࡧʹΑΔݕࡧީิ͸ɺώετάϥϜهड़͚ͩΛ࢖ͬͯಘ ͨ݁Ռɻ زԿతͳม׵Ϟσϧ
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 αϯϓϧ਺ɿ 98/125
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 αϯϓϧ਺ɿ 99/125
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     ͕࠷େͱͳΔϞσϧύϥϝʔλΛճ౴͢Δ x0 = Ax ϞσϧɿΞϑΟϯม׵
 ύϥϝʔλɿΞϑΟϯࣸ૾ߦྻ
     "
 αϯϓϧ਺ɿ 100/125
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     ͕࠷େͱͳΔϞσϧύϥϝʔλΛճ౴͢Δ inliers count = 63 x0 = Ax ϞσϧɿΞϑΟϯม׵
 ύϥϝʔλɿΞϑΟϯࣸ૾ߦྻ
     "
 αϯϓϧ਺ɿ 101/125
102. ⾣ ϞσϧύϥϝʔλΛܭࢉ͢ΔͨΊͷσʔλΛαϯϓϦϯά
     ⾣ Ϟσϧύϥϝʔλͷਪఆ
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     ⾣ ܁Γฦ͠ɻJOMJFST
     ͕࠷େͱͳΔϞσϧύϥϝʔλΛճ౴͢Δ inliers count = 110 x0 = Ax ϞσϧɿΞϑΟϯม׵
 ύϥϝʔλɿΞϑΟϯࣸ૾ߦྻ
     "
 αϯϓϧ਺ɿ 102/125
103. ⾣ ϞσϧύϥϝʔλΛܭࢉ͢ΔͨΊͷσʔλΛαϯϓϦϯά
     ⾣ Ϟσϧύϥϝʔλͷਪఆ
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     ⾣ ܁Γฦ͠ɻJOMJFST
     ͕࠷େͱͳΔϞσϧύϥϝʔλΛճ౴͢Δ inliers count = 162 x0 = Ax ϞσϧɿΞϑΟϯม׵
 ύϥϝʔλɿΞϑΟϯࣸ૾ߦྻ
     "
 αϯϓϧ਺ɿ 103/125 あらかじめ決めた繰り返し回数に 到達するまで繰り返す
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 Jegou et al. CNN off-the-shelf
 Razavian et al. DELF Noh et al. GeM Radenović et al. SPoC Babenko et al. R-MAC VLAD
 Jegou et al. SIFT-based CNN-based MAC Tolias et al. REMAP
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