MATMU – Laboratorium 2: Optymalizacja Marek Kowalski MATMU – Laboratorium 2: Optymalizacja
Zastosowania optymalizacji w multimediach Marek Kowalski Warsaw University of Technology M.Kowalski@ire.pw.edu.pl Zastosowania optymalizacji w multimediach Metoda najszybszego spadku (gradient descent): uczenie sieci neuronowych, uczenie deskryptorów. Metoda gradientów sprzężonych (conjugate gradient): rozwiązywanie układów równań. Levenberg-Marquard: bundle adjustment, kalibracja kamery, szacowanie pozy głowy (temat laboratorium). [źródło: zbiór IBUG] 2016.04.11 MATMU – Laboratorium 2: Optymalizacja
SfM i bundle adjustment Marek Kowalski Warsaw University of Technology M.Kowalski@ire.pw.edu.pl SfM i bundle adjustment 2016.04.11 MATMU – Laboratorium 2: Optymalizacja
SfM i bundle adjustment Marek Kowalski Warsaw University of Technology M.Kowalski@ire.pw.edu.pl SfM i bundle adjustment 2016.04.11 MATMU – Laboratorium 2: Optymalizacja
Zadanie laboratoryjne Marek Kowalski Warsaw University of Technology M.Kowalski@ire.pw.edu.pl Zadanie laboratoryjne Część pierwsza: implementacja metody Gauss-Newton, porównanie metody najszybszego spadku i Gauss-Newton na prostych przykładach. Część druga: szacowanie pozy głowy przy użyciu sztywnego modelu 3D, szacowanie pozy głowy przy użyciu niesztywnego modelu 3D. [źródło: zbiór IBUG] 2016.04.11 MATMU – Laboratorium 2: Optymalizacja
POWODZENIA!