Dlibは、C++言語で書かれた汎用目的のクロスプラットフォームソフトウェアライブラリである。契約プログラミングコンポーネントベースソフトウェア工学の考えに強い影響を受けている。そのため、第一に、独立したソフトウェアコンポーネントの集合という構成になっている。Boost Software Licenseの元に公開されているオープンソースソフトウェアである。

Dlib
作者 Davis E. King
初版 2002年 (2002)
最新版
19.16 / 2018年9月29日 (5年前) (2018-09-29)[1]
リポジトリ ウィキデータを編集
プログラミング
言語
C++
対応OS クロスプラットフォーム
種別 ライブラリ機械学習
ライセンス Boost
公式サイト dlib.net ウィキデータを編集
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2002年に開発が開始されて以降、Dlibは幅広い種類のツールに組み込まれるようになった。2016年時点では、nネットワークスレッドGUIデータ構造線形代数機械学習画像処理データマイニングXMLおよびテキストのパース、数理最適化ベイジアンネットワークなど、幅広い分野の処理を行うためのソフトウェアコンポーネントが開発されている。近年は、統計的機械学習のための幅広いツールセットの開発に力を入れており、2009年には、DlibはJournal of Machine Learning Researchで論文を発表した[2]。以降、この論文は様々な分野で引用されている[3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15]

脚注 編集

  1. ^ Release notes”. Dlib. 2018年10月1日閲覧。
  2. ^ King, D. E. (2009). “Dlib-ml: A Machine Learning Toolkit”. J. Mach. Learn. Res. 10 (Jul): 1755–1758. http://www.jmlr.org/papers/volume10/king09a/king09a.pdf. 
  3. ^ Scholarly research using Dlib
  4. ^ Dlib on mloss.org
  5. ^ Autonome Mobile Systeme 2009
  6. ^ ESS: Extremely Simple Serialization for C++
  7. ^ Gould, S. (2012). “Darwin: A Framework for Machine Learning and Computer Vision Research and Development”. J. Mach. Learn. Res. 13 (Dec): 3533–3537. http://www.jmlr.org/papers/volume13/gould12a/gould12a.pdf. 
  8. ^ Yan, Junchi, et al. "Online incremental regression for electricity price prediction." Service Operations and Logistics, and Informatics (SOLI), 2012 IEEE International Conference on. IEEE, 2012. Yan, J.; Tian, C.; Wang, Y.; Huang, J. (2012). “Online incremental regression for electricity price prediction”. Proceedings of 2012 IEEE International Conference on Service Operations and Logistics, and Informatics. pp. 31. doi:10.1109/SOLI.2012.6273500. ISBN 978-1-4673-2401-4 
  9. ^ Kuijf, Hugo J., Max A. Viergever, and Koen L. Vincken. "Automatic Extraction of the Curved Midsagittal Brain Surface on MR Images." Medical Computer Vision. Recognition Techniques and Applications in Medical Imaging. Springer Berlin Heidelberg, 2013. 225-232. Kuijf, H. J.; Viergever, M. A.; Vincken, K. L. (2013). “Automatic Extraction of the Curved Midsagittal Brain Surface on MR Images”. Medical Computer Vision. Recognition Techniques and Applications in Medical Imaging. Lecture Notes in Computer Science. 7766. pp. 225. doi:10.1007/978-3-642-36620-8_22. ISBN 978-3-642-36619-2 
  10. ^ Bormann, Richard Klaus Eduard. "Vision-based place categorization." (2010).
  11. ^ Brodu, Nicolas, and Dimitri Lague. "3D terrestrial lidar data classification of complex natural scenes using a multi-scale dimensionality criterion: Applications in geomorphology." ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 68 (2012): 121–134.
  12. ^ Aung, Zeyar, et al. "Towards accurate electricity load forecasting in smart grids." DBKDA 2012, The Fourth International Conference on Advances in Databases, Knowledge, and Data Applications. 2012.
  13. ^ Rodriguez, Alberto, et al. "Abort and retry in grasping." Intelligent Robots and Systems (IROS), 2011 IEEE/RSJ International Conference on. IEEE, 2011. Rodriguez, A.; Mason, M. T.; Srinivasa, S. S.; Bernstein, M.; Zirbel, A. (2011). “Abort and retry in grasping”. 2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. pp. 1804. doi:10.1109/IROS.2011.6095100. ISBN 978-1-61284-456-5 
  14. ^ Mohan, Vandana, et al. "Intraoperative prediction of tumor cell concentration from Mass Spectrometry Imaging." Int. Symp. Math. Theo. Netw. Syst. 2010.
  15. ^ Nakashima, Yuta, Noboru Babaguchi, and Jianping Fan. "Detecting intended human objects in human-captured videos." Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 2010 IEEE Computer Society Conference on. IEEE, 2010. Nakashima, Y.; Babaguchi, N.; Fan, J. (2010). “Detecting intended human objects in human-captured videos”. 2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition - Workshops. pp. 33. doi:10.1109/CVPRW.2010.5543721. ISBN 978-1-4244-7029-7 

関連項目 編集

外部リンク 編集