文献紹介:X3D: Expanding Architectures for Efficient Video RecognitionToru Tamaki
Christoph Feichtenhofer; X3D: Expanding Architectures for Efficient Video Recognition , Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020, pp. 203-213
https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Feichtenhofer_X3D_Expanding_Architectures_for_Efficient_Video_Recognition_CVPR_2020_paper.html
文献紹介:X3D: Expanding Architectures for Efficient Video RecognitionToru Tamaki
Christoph Feichtenhofer; X3D: Expanding Architectures for Efficient Video Recognition , Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020, pp. 203-213
https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Feichtenhofer_X3D_Expanding_Architectures_for_Efficient_Video_Recognition_CVPR_2020_paper.html
5. 2015
A.Asano,KansaiUniv.
周期関数は,フーリエ級数で表される
周期 L の
周期関数
f(x)
…
…
周期L
L
いるのは,L/n が周期であることから,n/L が「単位時間あたり何周
ち周波数を表しているので,これに 2π をかければ「単位時間あたり
といいかえることができるからです。2π(n/L) を角周波数 (angular fr
よる表現を用いると,関数 f(x) は,次のような級数で表されます。
f(x) =
∞
n=−∞
an exp i2π
n
L
x
,「同じ基本周期の波をかけあわせて,周期 L にわたって積分したと
の波をかけあわせて積分すると 0 になる」という性質があります。なぜ
いては,付録を参照してください。
年度春学期) 第2回 (2011. 4. 17) http://racco.mikeneko.jp/
という波の足し合わせ(級数)で表される
(フーリエ級数展開)
6. 2015
A.Asano,KansaiUniv.
周期関数は,フーリエ級数で表される
周期 L の
周期関数
f(x)
…
…
周期L
L
いるのは,L/n が周期であることから,n/L が「単位時間あたり何周
ち周波数を表しているので,これに 2π をかければ「単位時間あたり
といいかえることができるからです。2π(n/L) を角周波数 (angular fr
よる表現を用いると,関数 f(x) は,次のような級数で表されます。
f(x) =
∞
n=−∞
an exp i2π
n
L
x
,「同じ基本周期の波をかけあわせて,周期 L にわたって積分したと
の波をかけあわせて積分すると 0 になる」という性質があります。なぜ
いては,付録を参照してください。
年度春学期) 第2回 (2011. 4. 17) http://racco.mikeneko.jp/
という波の足し合わせ(級数)で表される
(フーリエ級数展開)
係数 ak(フーリエ係数)は
L − 2
=
1
i2πm−n
L
exp i2π
m − n
L
L
2
− exp −i2π
m − n
L
L
2
=
L
m − n
sin π(m − n)L = 0
り,m = n のときは
L
2
−L
2
exp(0)dx = [x]
L
2
−L
2
= L
るからです。この積分を2つの波の内積とよびます。また,このような性
交関数系とよびます。直交関数系については,第2部で画像情報圧縮につ
り扱います。
て,関数 f(x) と上の指数関数を使って,次の計算をしてみましょう。k は
1
L
L
2
−L
2
f(x) exp −i2π
k
L
x dxak =