7月26日水 11:45-13:00 OS2B: オーラル2B(異常検知・車載/ロボットビジョン・医用画像処理) & 同日 14:30-16:30 のインタラクティブセッション
OS2B-S9: 中世古真吾,高橋隆史 (龍谷大),「CNNから抽出した画像特徴量の線形回帰に基づく画像の異常検出」
回 | 月日 | 内容 | 備考 |
01 | 0410 | オリエンテーション | Vision/2017/ex01 |
02 | 0417 | 教師あり学習: 回帰とは,最小二乗法による回帰(線形モデル) | |
03 | 0424 | 教師あり学習: 最小二乗法による回帰(線形基底関数モデル) | |
04 | 0501 | 教師あり学習: 最小二乗法による回帰(過学習と正則化) | Vision/2017/ex02 |
05 | 0508 | 実際の回帰問題を解いてみる | |
06 | 0515 | 教師あり学習: 識別とは,最短距離法,kNN法 | Vision/2017/ex03 |
07 | 0522 | 教師あり学習: 統計的パターン認識 | |
08 | 0529 | 教師あり学習: 多変量正規分布,最尤推定 | |
09 | 0605 | 教師あり学習: ロジスティック回帰(1) | |
10 | 0612 | 教師あり学習: ロジスティック回帰(2) | Vision/2017/ex04 |
11 | 0619 | 教師あり学習: ロジスティック回帰(3) | |
12 | 0626 | 実際の識別問題を解いてみる(1) | Vision/2017/ex05 |
13 | 0703 | 実際の識別問題を解いてみる(2) | |
14 | 0710 | 教師なし学習: | |
15 | 0717 | 教師なし学習: |