今回のコンピュータビジョン勉強会は久しぶりの「コンピュータビジョン最先端ガイド」読み会でした。
範囲は第６巻２章「幾何学的推定のための最適化手法：最小化を超えて」です。
後で見返せるように、発表資料をまとめておきます。
コンピュータビジョン勉強会＠関東
http://sites.google.com/site/cvsaisentan/
開催プログラム概要
https://kantocv.connpass.com/event/53176/
Togetter
https://togetter.com/li/1098799
以下、発表順。
「1. はじめに」 - 「2.2 ノイズのモデル化」
発表者：@OZ_Z_Cさん
発表資料：
https://www.slideshare.net/KyoheiUnno/20170408-cv-geometricestimation122
「2.3 ノイズのモデル化」 - 「2.6 KCR下界」
発表者キャンセルにつき、資料無。
参加者による読み合わせ
「3. 最小化に基づく方法」 - 「3.4 撹乱母数とセミパラメトリックモデル」
発表者：@ohtyskさん
発表資料：
https://speakerdeck.com/ohtysk/20170408-cvsaisentan-39-ohtysk
「3.5 変換データ空間のノイズの正規近似」 - 「3.8 最尤推定解の超精度補正」
発表者：@peisukeさん
発表資料：
https://www.slideshare.net/FujimotoKeisuke/cvim-74670486
「4. 最小化に基づかない手法」 - 「4.2 くりこみ法」
発表者：@_Nonane_さん
発表資料：
https://www.slideshare.net/nonane/6-2442
「4.3 共分散と偏差の解析」 - 「4.5 最小化に基づかない方法のまとめ」
発表者：@takmin (私)
発表資料：
「5. 実験例」 - 「6. まとめ」
発表者：@tomoaki_teshimaさん
発表資料：
https://www.slideshare.net/tomoaki0705/cvim-saisentanellipsepublish
「全体俯瞰＋α」
発表者：@gakuchancynさん
発表資料：
https://drive.google.com/file/d/0B_RpdYkUgtOpNUtFOXFueWxFYTA/view?ts=58e641b8
