Versuch HOGs zu beschleunigen und profiling data
HOG berechnung geändert

Läuft in etwa 3 Minuten für eine Partie
HOGs werden jetzt über 5 blocks berechnet. Komplettes Fenster und
Fenster in 4 Teile unterteilt.
Klassifizierung sehr schlecht. (Fast) Alles wird als Treffer
klassifiziert.
compilierte python files müssen nicht auf git
HOGs Berechnung mit weave

Erzeugen von Trainingsdaten führt zu Memory Error.
Dann kommt profiling halt doch auf github
memory error behoben

Feature descriptor stimmen noch nicht (5*9 Vector wird übergeben statt
45)
läuft, liefert aber unbrauchbare Ergebnisse

Keine brauchbaren Ergebnisse. Geschwindigkeit sieht aber gut aus.
Karstens Code eingefügt
erster Versuch

Memory Error beim zweiten Bild....
memory error behoben
Versuch von likelihood -> memory Error
detector aufgeräumt
likelihood Verteilung geht.

Geschwindigkeit könnte noch verbessert werden (predict_proba mit
gesamtem HOG vector aufrufen. Liefert aber memory error)
LaTeX Dateien raus. Reiner Code branch.
unnötiger kram gelöscht
unnötige reshapes einsparen
Revert "unnötige reshapes einsparen"

This reverts commit 04316cd3e783356f039ee8df1587012fdbc01187.
übergeben von ndarrays an computeHOGs erlaubt
likelihood funktioniert weitestgehend

mund macht noch murks. unterer Bereich immer 1?
likelihood etwas aufgeräumt

Mund likelihood immernoch fehlerhaft