h******e
发帖数: 468 | 1 作computer vision/pattern recognition的研究有时会用 Probabilistic framework,
例如 Bayesian framework, MCMC。
请问大家都怎么实现， 网上有没有可下载的code?
请大家指点, 谢谢!!! |
r**********y
发帖数: 2774 | 2 网上肯定有啊， 不过mcmc自己写写不难啊。 关键要看你自己的prior 和likelihood
model
framework,
【在 h******e 的大作中提到】
: 作computer vision/pattern recognition的研究有时会用 Probabilistic framework,
: 例如 Bayesian framework, MCMC。
: 请问大家都怎么实现， 网上有没有可下载的code?
: 请大家指点, 谢谢!!!
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m****s
发帖数: 402 | 3 在cv中prior是不是就是train data学习的结果？
比如人工labelling的视频或图像，
【在 r**********y 的大作中提到】
: 网上肯定有啊， 不过mcmc自己写写不难啊。 关键要看你自己的prior 和likelihood
: model
:
: framework,
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o****e
发帖数: 92 | 4 prior is supplied by your model. posterior is after training.
【在 m****s 的大作中提到】
: 在cv中prior是不是就是train data学习的结果？
: 比如人工labelling的视频或图像，
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m****s
发帖数: 402 | 5 train之后的inference呢？
是不是把train的结果当作prior?
【在 o****e 的大作中提到】
: prior is supplied by your model. posterior is after training.
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b***y
发帖数: 157 | 6 楼主讨论的问题很好，是不是可以敬业一点，把问题仔细说一下。
定义你的问题模型。
定义那些是已知的那些是要计算的。
简单说一些你的Bayesian模型是怎么建立在你的问题之上。
这样讨论会有效的多，不空泛。
如果楼主发现上面很多东西自己还不是特别清楚，就要先做一些功课，要不这里对你也
不会有很多帮助。
如果觉得很多中文术语不知道，就直接像写paper/report似的上英文。
framework,
【在 h******e 的大作中提到】
: 作computer vision/pattern recognition的研究有时会用 Probabilistic framework,
: 例如 Bayesian framework, MCMC。
: 请问大家都怎么实现， 网上有没有可下载的code?
: 请大家指点, 谢谢!!!
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