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お勉強

数学
- 対数指数チートシート

グラフィックス

2Dベクターグラフィックスについて

用語

Barycentric Coordinates	重心座標
Bresenham Algorithm	ブレゼンハムのアルゴリズム

動き解析

Optical Flow

動作の追跡には大まかにトラッキングとフロー推定の2つがある．目標物体の追跡をするTrackingと，画像の変化を解釈するフロー推定．フロー推定の中にも特徴点のみの追跡をするsparse型と，画像全域のピクセルを追跡するdense型がある．

ニューラルネット

基本事項

conv

Transformer

章分け

Attention
Self-Attention / Source Target Attention
Multi-Head Attention
Encoder / Decoder
- BERT (Encoder) / GPT (Decoder)

画像関係で Self-Attention を使っていたので Attention についてはある程度わかっているつもりになっていた．
しかしながら「Transformer と Self-Attention 使っているモデルって何が違うの？」みたいな疑問があった．
ここでは Transformer を構成する要素を分解し，通常の Self-Attention を使用した画像系モデルであまり採用されていない Transformer を Transformer たらしめているものを理解する．

概要

まず始めに， Transformer は単語の列を扱う自然言語処理のモデルとして生まれたことが大きな違いである．単語の列というのはつまり可変長の列であり，決まったサイズの長さの文章を扱うわけではない．これだけでは画像系とあまり違いがわからないかもしれない．自然言語処理でも固定長文章しか扱えないモデルもあれば可変長も扱えるモデルもあるように，画像系でも特定のサイズにリサイズしないと使えないモデルやサイズに依存しない全層畳み込みニューラルネット(Fully Convolutional Neural Network) がある．

アニメ系ビットマップ画像生成

PSGAN	DeNA，アニメキャラクターの生成．
Style2Paints	自動着色

GAN

	WGAN,WGAN-GP
	SNGAN
	SAGAN
	Relativistic GAN
	BigGAN
	Style GAN
	SC-FEGAN (Face Editing Generative Adversarial Network) SN-patchGANを利用．

ヒューマンインタラクション

GUI

GUIパラダイム

WYSIWYG(What You See Is What You Get)
Results-Oriented UI

モーダル・モードレス

モーダル
モードレス

データ構造

データベース

グラフデータベース Neo4j
Maria DB， MySQLの後継

RDBMS(Relational Database Management System)はテーブル？,
OODBMS(Object-Oriented Database Management System)はオブジェクト指向,
LDAP(Light weight Directory Access Protocol)はツリー構造

RDF(Resource Description Framework)はXMLでグラフを表現？RDFa

ファイルシステム

Semantic File System<html><p>ディレクトリやファイルにタグとかをつけたりできるらしい．</p></html>

storyboarding

continuity(連続性)については海外でも同じように考えられていてイマジナリーラインを超えるのは良くない．

海外でも上手，下手の概念はあって，向きも日本と同じ．