コンピュータービジョン・深層学習を簡単に紹介するブログ

重回帰分析の勉強＆実装による検算をしてみよう

この記事は、MATLABアドベントカレンダー（その2）の6日目の記事として書かれています。 qiita.com 1 はじめに 前回の記事では、1つの変数のみで、線形回帰（単回帰）を行うときの、数式の導出や自身の実装による検算を行いました。 線形回帰（単回帰分析）を1から実装して理解を深めてみよう kentapt.hatenablog.com 線形回帰（単回帰分析）を1から実装して理解を深めてみよう: つづき kentapt.hatenablog.com そこでは、y = ax + bという非常にシンプルな場合を扱いました。 今回は、 といったような、変数の数を増やした場合について考えたいと思い…

2022/12/30 21:55

iPhone LiDARで取得した3次元点群の境界を書き出してみよう

この記事は、MATLABアドベントカレンダー22日目の記事として書かれています。 qiita.com この記事の前編として以下の記事も投稿しています。ぜひご覧ください。 kentapt.hatenablog.com この記事では、iPhone LiDARで取得した3次元点群をMATLABにて読み込み、さらに、その領域の境界のデータをKMLファイルとして出力する方法を紹介します。言語はMATLABを使用します。 3次元点群を取得するためのアプリは3D Scanner Appを用いました。 詳しい使い方は、以下の記事がわかりやすかったです。 note.com また、以下の記事でもこちらのアプリの使…

2022/12/22 21:40

深層学習を用いた物体検出の手法（YOLOv2）についてのまとめ

この記事は、MATLABアドベントカレンダー（その2）の21日目の記事として書かれています。 qiita.com はじめに この記事では、物体検出の有名な手法である、YOLOv2について説明を行います。物体検出の手法を用いて、以下のように画像中から対象を自動的に検出することができます。 YOLOにより物体を検出しているときの動画の例も挙げます。以下の動画をご覧ください。 YOLOモデルは物体検出において非常に有名で、様々なバージョンが公開されています。この中でも、ネットワークがシンプルで、比較的高速かつ高精度に物体検出ができる、YOLOv2についてまとめたいと思います。YOLOなどの物体検出ネ…

2022/12/18 19:00

iPadで数式を書いて、MATLAB livescriptでブログ記事を書いてみよう

この記事は、MATLABアドベントカレンダー（その2）の19日目の記事として書かれています。 qiita.com はじめに 私が数式を含むブログ記事を投稿するときの手順を紹介したいと思います。あくまで私が気に入っている方法であり、他にもよい方法があると思います。参考になれば幸いです。 例えば、以下のような数式が多い記事をブログ投稿したい場合を考えます。 kentapt.hatenablog.com そのような場合は、ここで紹介する方法が効果的でした。 大まかな手順として、以下の流れを想定しています。 1 内容をまとめ、ブログに掲載する数式を用意する 2 記事を執筆する 3 ブログ投稿がしやすい…

2022/12/17 16:01

サポートベクトルマシンを理解するうえで重要なカーネル法に関して勉強してみよう

この記事は、MATLABアドベントカレンダー（その2）の11日目の記事として書かれています。 qiita.com 本記事の執筆にあたっては、 赤穂先生の「カーネル多変量解析」を非常に参考にさせていただきました。 カーネル多変量解析―非線形データ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学) 赤穂 昭太郎 本 通販 Amazon 非常にわかりやすい書籍であり、大変おすすめです。 なお、本記事では、機械学習の中でも非常に有名な、サポートベクトルマシン（SVM）を理解するうえで非常に重要な手法（カーネル法）を扱います。機械学習を学習している方の参考になれば幸いです。本記事は自分の勉強の…

2022/12/11 20:00

t-SNEの勉強メモ

この記事は、MATLAB/Simulink Advent Calendar 2022の6日目の記事として書かれています。 qiita.com 1章 はじめに t-SNEと呼ばれる方法を用いて、高次元データを、2次元平面や3次元空間にプロットすることができます。 例えば、以下の図は、MNISTという0から9の手書き数字の画像の情報を2次元平面にプロットしたときの様子です。 0から9の画像のサンプルデータが、それぞれクラスタを形成しており、うまく可視化できていることがわかります。 PCA (主成分分析)と呼ばれる方法を用いて、次元圧縮を行い、上のような2次元や3次元上でのプロットを得ることもできま…

2022/12/06 00:00

線形回帰（単回帰分析）を1から実装して理解を深めてみよう: つづき

この記事は、MATLABアドベントカレンダー（その2）の5日目の記事として書かれています。 qiita.com 1 はじめに 前回の記事では、以下のように、線形回帰（単回帰分析）を行った時の、式の傾きや切片の求め方についてまとめました。 kentapt.hatenablog.com 例えば、以下の図では、y = 0.33x + 50.2 という式が得られています。この傾きや切片を、xとyのペアからどのように求めるか、ということでした。 具体的には、傾きは、 ...(前回の記事の17) であり、切片については以下の通りでした。 ...(前回の記事の18) しかし、文量が多くなってしまい、上の図中…

2022/12/05 00:00

線形回帰（単回帰分析）を1から実装して理解を深めてみよう

この記事は、MATLABアドベントカレンダー（その2）の4日目の記事として書かれています。 qiita.com 1 はじめに 以下の図のように、エクセルなどで、直線で回帰（フィッティング）した経験がある方も多いかもしれません。 以下の図では、y = 0.33x + 50.2 という式が得られています。 例えば、これにより、データ同士の相関関係を知ることができ、非常によく用いられる解析方法です。 このような線形回帰（単回帰）の説明としては、以下のページがわかりやすかったです。 回帰分析(単回帰分析)をわかりやすく徹底解説！ udemy.benesse.co.jp 実は簡単！ 10分あれば回帰分析…

2022/12/04 00:18

iPhone LiDARで取得した3次元点群を地図上にプロットしてみよう

この記事は、MATLABアドベントカレンダー3日目の記事として書かれています。 qiita.com この記事では、iPhone LiDARで取得した3次元点群をMATLABにて読み込み、さらに、地図（地球）上で可視化する方法について紹介します。言語はMATLABを使用します。 3次元点群を取得するためのアプリはScaniverseを用いました。 scaniverse.com 詳しい使い方は、以下の記事がわかりやすかったです。ここでは、すでにiPad LiDARにて計測し、PCに転送した状態から始めます。 note.com PCに転送（エキスポート）する方法は以下の図の通りです。右下のShare…

2022/12/03 00:00