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graizegrazieさんのやったこと、学んだことを記録する雑記帳です

"図解・ベイズ統計「超」入門 あいまいなデータから未来を予測する技術"を読んで

従来の統計学とベイズ統計学の違い 乗法定理 ベイズの定理 例題1. 理由不十分の原則 ベイズ更新 例題2. 1回目のデートで良を得る確率 事前準備 確率分布 例題3. 従来の統計学とベイズ統計学の違い 従来の統計学 - データについての不確実性を確率で表現・推…

NVIDIA製GPU搭載のハイスペックノートPCを探してみた

画像処理などをリアルタイムで行いたい場合、CPUはもちろん、ハイスペックなGPUが搭載されているとストレスがないです。またDeep Learningなどの機械学習を行う場合、OSSのライブラリはCUDAが必要なことが多い気がします。CUDAのインストールには、NVIDIA性…

under-determinedなシステム

under-determinedなシステムとは、変数の数に対して制約事項が足らないシステムのことです。参考文献のwikipediaを見ると、Fig.1の様な連立方程式があります。under-determinedなシステムでは、必ずしも解が求まるとは限りません。解が求まる場合は、ガウス…

Lpノルムとマンハッタン距離、ノルム

ノルムとは、次元のベクトルおよびなるに対して、 で表され、と表記する[1]。 そもそもノルムとは、 任意のベクトルがあるとき、下記の3つの性質を満たす関数のこと。 (三角不等式) マンハッタン距離 の時、つまりノルムはマンハッタン距離とも言われる。…

Kaze特徴量

Kazeは、非線形拡散フィルタを用いて算出する特徴量。SIFTやSURFなどのガウシアンフィルタ(線形拡散フィルタ)を使った特徴量は、物体のエッジ部分がぼやけてしまい、局所的な特徴がうまく取れないことがあった。それに対し、非線形拡散フィルタを使うKazeは…

一般物体認識と特定物体認識

一般物体認識とは、画像中に存在する物体について、「魚」などのカテゴリー名を特定する技術である。 Fig. 一般物体認識の認識結果例[2]それに対し特定物体認識とは、画像中から一意に特定できる物体を検出する技術である。例えば「あべのハルカス」などのラ…

ヒューリスティックアルゴリズム

ヒューリスティックアルゴリズムと聞くことがあるが、何を意味するのかずっとわからないままだった。そのため今回ヒューリスティックアルゴリズムが何を指すのか調べて見た。その結果、 ヒューリスティック:経験則から導いた戦略・方式 アルゴリズム :ソフ…

フィッシャーの情報量(情報行列)

(シャノンの)情報量 情報量といった場合、シャノンの情報量を指すことが多い。そもそも情報量とは、ある事象が起こった時、その事象の発生がどれだけ珍しいかを表す量である。事情が珍しい程、値は大きくなる。実生活においても、珍しい出来事が起こった場…

Structure from Motion(SfM)

direct SLAMとも言う。

Probabilistic Robotics - Chap.10 Simultaneous Localization and Mapping

10.1 Introduction SLAM問題は、環境地図へのアクセスが出来ない且つ自分の位置もわからない時に発生する ただしこの時、全ての観測ベクトルと制御ベクトルは既知とする。SLAM問題にはオンラインSLAMとフルSLAMの2種類ある。 オンラインSLAM:ロボットのある…

論文紹介:Information-based Active SLAM via Topological Feature Graphs

どんなもの Topological Feature Graph(TFG)を使ったActive SLAMの提案。占有格子地図(Occupancy Grid Map)に比べ、地図のスケールの精度や長時間実行時のドリフトが少ない。 先行研究と比べてどこがすごい? 特徴量ベースなトポロジカルマップでActive SLAM…

Probabilistic Robotics - Chap.9 Occupancy Grid Mapping

9.1 Introduction 今まではロボットが動作を開始する前に、環境地図が既知であることを仮定していた。ただこれは現実世界では稀なケースである。そこでロボットが自律的に環境地図を知る必要がある。ただし、環境地図の獲得には、下記2つの理由から困難な課…

Probabilistic Robotics - Chap.6 Robot Perception

1.Introduction 6章に記載されているのはEnvironment Measurement Model(環境計測モデル) 確率ロボティクスではセンサデータの計測に伴うノイズもモデル化する確率ロボティクスでは、センサモデルの不正確さに対し、統計的手法を用いて対応する この式は…

Probabilistic Robotics - Chap.7 Mobile Robot Localization: Markov and Gaussian

7 移動ロボットのローカライゼーションとは、環境地図中でロボットの座標を決める問題である 一方で、座標変換の問題とも捉えることができる ローカライゼーションとは、地図座標系とロボットのローカル座標系のマッチングをとるプロセスである ただし残念な…

Probabilistic Robotics - Chap.8 Mobile Robot Localization: Grid And Monte Carlo

8.1 Introduction 8章では下記2つのローカライゼーションアルゴリズムについて述べる。 グリッドローカライゼーション beliefの計算にヒストグラムフィルタを使う。グリッドローカライゼーションは、グリッドを細かくすると、計算負荷が高くなり処理が遅く…

Probabilistic Robotics - Chap.5 Robot Motion

5.1 Introduction モーションモデルはベイズフィルタの予測ステップにおいて肝となる状態遷移確率を構成する。本章では、ロボットの運動はある平面上での移動のみを取り上げる。 5.2 Preliminaries 5.2.1 Kinematic Configuration ロボットの姿勢は下記の式…

マハラノビス距離

統計学で用いられる、データ点が平均からどれだけ外れているかを判定するための手法。[2]によると、ユークリッド距離を標準偏差で割った値に該当する。例えば2次元のデータを評価する時、主成分分析と共に用いる。第一主成分をX軸、第二主成分をY軸とした時…

Probabilistic Robotics - Chap.3 Gaussian Filters

3.2 The Kalman Filter 3.2.2 The Kalman Filter Algorithm 3.3 The Extended Kalman Filter 3.3.1 Why Liearlization? 3.3.2 Linealization Via Taylor Expansion 3.4 The Unscented Kalman Filter(UKF) 3.4.2 The UKF Alogorithm 3.5 The Information Filt…

Numpyでの行列の扱い方

Numpyで行列を作る場合、下記の3種類の方法がある。①numpy.array([1, 2], [3, 4]) ②numpy.matrix(numpy.array([1, 2], [3, 4])) ③numpy.mat(numpy.array([1, 2], [3, 4]))上記の挙動について調べたことを下記に示す。 足し算・引き算 import numpy as np a …

RTAB-Mapについてのメモ

最近3DSLAMに興味があり、ROSにも対応したRTAB-Mapをいじってみました。その過程でわかったことなどをメモします。ある程度纏まった量が出てくるまでは箇条書きになりますのでご容赦を(笑)・Eigen3.3.3には対応せず。3.2.0はOK(RTAB-Map 0.12.5で)

Huawei P9 Liteでアプリによる通知を有効化する方法

先日Huawei P9 Liteに機種変しました。その後Wuderlist等のアプリをインストール・使ったところ、リマインダーの通知が一向に上がってこないという事態に陥りました。調べたところ、P9 Liteのバッテリーマネージャが原因だということがわかりました。本記事…

apt-getとaptitude

はじめに Linuxでは、コンパイラやエディタ、ライブラリ等のパッケージのインストールを、コマンドを使ってできます。そのコマンドは、apt-getとaptitudeというコマンドがあります。下記ではそれぞれの違いについて簡単に説明します。 apt-getとaptitudeの違…

update-alternativesの使い方

update-alternativesとは Linuxを使う時、シンボリックリンクを使う時があります。例えばgccでは、生成したバイナリを動かす環境に応じて、バージョンを使い分ける必要があります。この時、毎回必要なバージョン以外のgccを削除することもできますが、シンボ…

メモリバンクとメモリインターリーブ

メモリにアクセスする時、メモリはRead / Writeされるための準備時間が必要になります。準備時間中はメモリへのアクセスが止まっている状況なので、処理時間においてこの時間は無駄な時間です。この無駄時間を短縮し、プロセッサのメモリアクセス時間を高速…

最尤推定とベイズ推定とMAP推定

最尤推定 最尤推定とは、ある確率モデルが最も尤もらしい時のパラメータを推定する手法です。例えばコインの表・裏が出る確率を推定するモデルがある時、その確率はコインの状態に左右されます。よってコインの表・裏の出る確率を示すモデルは、 として表さ…

厚生年金について調べてみた

厚生年金という言葉は知っているものの、制度について全然理解していないことに最近気づきました。今回は厚生年金について調べた結果を纏めます。ただし、会社勤めをしている1980年以降生まれの方を対象として記載したので、一部省略した記述となっています…

特異値分解(SVD)の概要

データの開先手法の1つとして、特異値分解(SVD:Singular Value Decomposition)という手法があります。SVDでは、不要なデータを取り除くことができるため、画像やテキストデータの圧縮や解析に使われます[1][2]。以降では数式を用いてSVDについて概要を説…

ROSでパラメータを登録する方法

ロボット業界でよく使われるフレームワークとして、ROS[1]というものがあります。ROSでは、生成するプロセス(ROS的にはノード)毎にパラメータを設定することが出来ます。先日そのパラメータを使う機会がありましたので、パラメータの設定方法を書きます。な…

area/district/region/zoneの使い分け

英単語の勉強をしていた時、"district"という単語が"地区"という意味を知りました。その時、「あれ?areaと似たような意味だけど、使い分けはどうすればいいのだろう?」と思いました。そのため、地区とか地域という意味の単語(area, district, region, zone…

habitとcustomの使い分け

学校で習う英単語の中に、「習慣」という意味で習う単語が"habit"と"custom"の2つあります。全く同じ意味という訳はないと感じつつ、今までその違いを調べたことはありませんでした。今回久々に気になったので、両者の違いを調べてみました。その結果、2つ…