More Related Content
PDF
【DL輪読会】How Much Can CLIP Benefit Vision-and-Language Tasks? PDF
サポートベクターマシン(SVM)の数学をみんなに説明したいだけの会 PDF
[DL輪読会]Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision PPTX
PDF
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2 PDF
PDF
PPTX
What's hot
PPTX
[DL輪読会]Learning Latent Dynamics for Planning from Pixels PDF
Attentionの基礎からTransformerの入門まで PDF
PPTX
PPTX
【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ PPTX
[DL輪読会]Focal Loss for Dense Object Detection PDF
PDF
[DL輪読会]A Higher-Dimensional Representation for Topologically Varying Neural R... PDF
PDF
Disentanglement Survey:Can You Explain How Much Are Generative models Disenta... PDF
リプシッツ連続性に基づく勾配法・ニュートン型手法の計算量解析 PPTX
SSII2020SS: 微分可能レンダリングの最新動向 〜「見比べる」ことによる3次元理解 〜 PPTX
ZIP
PDF
SSII2021 [OS2-02] 深層学習におけるデータ拡張の原理と最新動向 PDF
PDF
PDF
PPTX
【DL輪読会】"Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding" PDF
Viewers also liked
PDF
ICASSP2012 Poster Estimating the spin of a table tennis ball using inverse co... PDF
201109CVIM/PRMU Inverse Composite Alignment of a sphere under orthogonal proj... PDF
20110415 Scattering in CG and CV PPTX
PDF
広島大学工学部における医用画像処理の取り組み:放射線科,眼科,内科 PDF
PDF
PPTX
PDF
20110606PRMU 2D-3Dマッチングを用いた3次元点群の時間的な剛体変化検出 PDF
SSII2012 2D&3Dレジストレーション ~画像と3次元点群の合わせ方~ 第1部 PDF
PDF
PPTX
Similar to 初めてのグラフカット
PDF
HistoPyramid Stream Compaction PDF
PDF
PDF
PDF
区間分割の仕方を最適化する動的計画法 (JOI 2021 夏季セミナー) PDF
PDF
PDF
PDF
PFI Christmas seminar 2009 PDF
KMC 競技プログラミング練習会 Advanced 第3回 ふろー PDF
PPTX
PDF
PDF
R言語による アソシエーション分析-組合せ・事象の規則を解明する-(第5回R勉強会@東京) PPT
PDF
PPTX
Pythonとdeep learningで手書き文字認識 PDF
PDF
PDF
初めてのグラフカット
- 1.
- 2.
- 3.
- 5.
- 7.
- 8.
- 9.
- 10.
Image restoration Stereo
http://www.hukgroup.com/ [Ishikawa et al., CVPR 1999]
Segmentation GrabCut
[Verbeek et al., IJCV 2010] [Rother et al., ACM 2004]
- 11.
Image restoration Stereo
http://www.hukgroup.com/ [Ishikawa et al., CVPR1999]
Segmentation GrabCut
[Verbeek et al., IJCV2010] [Rother et al., ACM2004]
- 12.
- 13.
最小切断問題 (st-mincut) ~準備~
source
頂点とそれをつなぐエッジを持つ
2 8 ようなグラフをイメージする
2
1. 頂点に名前をつける
v1 v2
1 2. エッジに重みをつける
5 4
有向グラフ
target
- 14.
- 15.
- 16.
最小切断問題 (st-mincut)
source
sourceとtargetを基準にして,
2 8 2つの領域に分けるように
境界線を引く
2
v1 v2
1
5 4 これをst-cutという
target
- 17.
- 18.
最小切断問題 (st-mincut)
source
sourceからtargetへ流れ込む
2 8 エッジの重みの和
2 st-cutのコスト
v1 v2
1
この場合は…
5 4
8 + 2 + 5 = 15
target
- 19.
最小切断問題 (st-mincut)
source source source source
2 8 2 8 2 8 2 8
2 2 2 2
v1 v2 v1 v2 v1 v2 v1 v2
1 1 1 1
5 4 5 4 5 4 5 4
target target target target
15 7 10 9
最小!
- 20.
最小切断問題 (st-mincut)
source source source source
2 8 2 8 2 8 2 8
2 2 2 2
v1 v2 v1 v2 v1 v2 v1 v2
1 1 1 1
5 4 5 4 5 4 5 4
target target target target
15 7 10 9
最小!
- 21.
最小切断問題 (st-mincut)
source source source source
2 8 2 8 2 8 2 8
2 コストの最も小さいst-cut
2 2 2
v1 v2 v1 v2 v1 v2 v1 v2
1 1 1 1
5 4 5 st-mincut
4 5 4 5 4
target target target target
15 7 10 9
最小!
- 22.
- 23.
- 24.
GC・st-mincutを行うツールは
たくさん用意されています!
http://vision.csd.uwo.ca/code/ http://igraph.sourceforge.net/
- 25.
グラフカットでやっているのは…
source
2 8
st-mincutによって要素が
2
v1 v2
sourceのグループなのか,
targetのグループなのか
1
を決めているだけ
5 4
target
- 26.
- 27.
グラフカット ~目的~
前景と背景をセグメンテーションしたい!
[Kumar et al ., ECCV 2008]
- 28.
グラフカット ~準備~
各ピクセルが前景らしいか(背景らしいか)
どうかのコストを持っている
前景 前景らしい
らしくない
- 29.
グラフカット ~準備~
近傍のピクセルとの色差(RGB, HSV…)を
コストとして持っている
色差が 色差が
大きい 小さい
- 30.
グラフカット ~グラフの作成~
source
target
sourceとtargetの頂点を追加する
- 31.
グラフカット ~エッジの重み付け~
前景
source→前景・target→背景
とする
背景
- 32.
グラフカット ~エッジの重み付け~
前景
背景らしい
コスト
前景らしい
コスト
背景
- 33.
グラフカット ~エッジの重み付け~
前景
色差のコスト
背景
- 34.
- 35.
- 36.
- 37.
まとめ
• グラフカットの応用例
– 画像復元,セグメンテーション,ステレオ,etc…
• 最小切断問題(st-mincut)
– GCはこれが基本であり,全てです
• GCを用いた前景・背景セグメンテーション
– 他にもいろいろなことができます
– グラフの作り方・重みの付け方は自分次第
- 38.