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CVPR 2007
Technical University Munich
2.3. Mutual Information
[10] assume an underlying normal distribution to be able to directly compute the joint entropy of an arbitrary number d of inputs simultaneously from their covariance matrix Covd (식6)
2.5. Optimization
gradient-based가 아닌, 서로 정보를 주고 받으며 먹이가 많은 곳을 찾아가는 동물 떼를 simulation한 Particle Swarm Optimization (PSO) 기법을 사용함.
gradient를 explicitly 구하기 힘든 상황에서는 역시 이런 evolutionary optimization이 적합한지도. 그러나 프레임 당 2초는 너무 느리다.
이 느림은 PSO라기보단 MI 때문인 것 같기는 하다. 다른 MI 논문도 1초 정도였으니까.
References
[10] D. Russakoff, C. Tomasi, T. Rohlfing, and C. Maurer. Image similarity using mutual information of regions. In Proc. Europ. Conf. on Comp. Vision, pages 596–607, 2004.
Technical University Munich
2.3. Mutual Information
[10] assume an underlying normal distribution to be able to directly compute the joint entropy of an arbitrary number d of inputs simultaneously from their covariance matrix Covd (식6)
2.5. Optimization
gradient-based가 아닌, 서로 정보를 주고 받으며 먹이가 많은 곳을 찾아가는 동물 떼를 simulation한 Particle Swarm Optimization (PSO) 기법을 사용함.
gradient를 explicitly 구하기 힘든 상황에서는 역시 이런 evolutionary optimization이 적합한지도. 그러나 프레임 당 2초는 너무 느리다.
이 느림은 PSO라기보단 MI 때문인 것 같기는 하다. 다른 MI 논문도 1초 정도였으니까.
References
[10] D. Russakoff, C. Tomasi, T. Rohlfing, and C. Maurer. Image similarity using mutual information of regions. In Proc. Europ. Conf. on Comp. Vision, pages 596–607, 2004.
