Recent Posts
Link
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | |||||
| 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
| 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
| 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- 알고리즘
- nlp
- pytorch
- SSL
- 3d
- GAN
- CV
- Torch
- FGVC
- Meta Learning
- dl
- algorithm
- web
- Vision
- FineGrained
- Front
- 자료구조
- PRML
- REACT
- math
- computervision
- cs
- classification
- nerf
- 머신러닝
- clean code
- Depth estimation
- Python
- ML
- 딥러닝
- Today
- Total
KalelPark's LAB
[Math] chapter 5.1 [Probabilistic Graphical Models: Structured Prediction] 본문
Study/Math
[Math] chapter 5.1 [Probabilistic Graphical Models: Structured Prediction]
kalelpark 2023. 4. 12. 15:08
Structured Prediction
Spatial Regularization
- 어떻게 depth maps의 분포를 지식으로 활용할 수 있는지?
- Graphical model내에서 각 node는 one pixel에 대응되고, 인접한 Pixel들과 상호작용합니다.
Probabilistic Graphical Models
- 확률적 관점을 선택하고, 구조적으로 의존하는 계층을 나타냅니다.
- random variables 사이에서 local constraints기반의 structured prediction을 진행합니다.
- 확률기반 Graphic 모델의 특징에 대해서 언급을 하고 있음.
Supervised Learning & Classification / Regression
'Study > Math' 카테고리의 다른 글
| [Math] chapter 5.2 [Probabilistic Graphical Models : Markov Random Fields] (0) | 2023.04.14 |
|---|---|
| [Math] Monte Carlo & Markov Chain (0) | 2023.04.13 |
| [Math] chapter 4.5 [Stereo Reconstruction: End-to-End Learning] (1) | 2023.04.11 |
| [Math] chapter 4.4 [Stereo Reconstruction: Spatial Regularization] (0) | 2023.04.11 |
| [Math] chapter 4.3 [Stereo Reconstruction: Siamese Networks] (0) | 2023.04.10 |
'Study/Math' Related Articles
more
Comments