NEC は、地上で撮影された景観画像と衛星画像や航空写真等の上空から撮影された画像と照合することで、景観画像の場所を推定する技術を開発しました。 本技術により、ランドマークとなる建築物が写っていない場合であっても、広域をとらえた衛星画像・航空写真から撮影場所を見つけることが可能となります。NECは今後、この技術を自然災害の被害を受けた場所や範囲の推定へ活用することで、救助活動の迅速化等への貢献を目指します。 水害や地震等の自然災害の発生時には、被災者の救助活動や生活再建に向けた取り組みを迅速に行えるよう、被害を受けた場所や範囲、状況を即座に把握することが重要です。そして、これらを把握する方法として、市民から自治体等へ提供される災害状況を撮影した画像の活用が期待されています。 NECは、被災状況の迅速な把握を実現していくため、衛星画像・航空写真を活用して地上で撮影された画像の場所を推定する技
おき@COYOTE 3DCG STUDIO @yoru_3dcg もうみんな知ってたら恥ずかしいんですが、 Windowsの純正の切り抜き機能、めっちゃ便利😭✨ 写真選択⇒ペイント3Dで開いて動画の通りにするだけ 整ってる画像だと1分かからないし精度も悪くないので ちょっとした画像編集ならこれで事足りてしまう…! こういう便利情報もっと欲しい…🤔 pic.twitter.com/EkqKfyasHI 2022-01-22 20:21:00 おき@COYOTE 3DCG STUDIO @yoru_3dcg 3DCG・ゲーム業界の人です。 クリエイターさんと関わるお仕事をしてます。 趣味:Blender/VR VRCHATにたまにいます。 ※ツイートは個人の見解であり、所属組織とは関係ありません。 https://t.co/G7MkqcciMX
Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米Disney Researchとスイス連邦工科大学チューリッヒ校による研究チームが開発した「High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects」は、動画内の顔を別の顔に置き換える深層学習ベースのアルゴリズムだ。光やコントラストも反映し、100万画素の解像度で出力する。 動画内の人物の特徴を保持しながら、顔だけを転移させる手法は、深層学習を用いた手法で大きな成果を出しているが、メモリの制限、学習手順の不安定性、データサンプルの選択などで、高解像度画像の生成が困難な場合が多い。 今回の手法は、顔の入れ替えを高解像度で写実的に行う教師
0. 忙しい方へ 完全に畳み込みとさようならしてSoTA達成したよ Vision Transformerの重要なことは次の3つだよ 画像パッチを単語のように扱うよ アーキテクチャはTransformerのエンコーダー部分だよ 巨大なデータセットJFT-300Mで事前学習するよ SoTAを上回る性能を約$\frac{1}{15}$の計算コストで得られたよ 事前学習データセットとモデルをさらに大きくすることでまだまだ性能向上する余地があるよ 1. Vision Transformerの解説 Vision Transformer(=ViT)の重要な部分は次の3つです。 入力画像 アーキテクチャ 事前学習とファインチューニング それぞれについて見ていきましょう。 1.1 入力画像 まず入力画像についてです。ViTはTransformerをベースとしたモデル(というより一部を丸々使っている)ですが、
複数の視点の画像から、新たな視点の画像を合成して作り出す「Novel View Synthesis」というタスクがある。VRやスポーツの自由視点映像などには不可欠な技術だ。この領域で驚異的な性能を発揮したのが「NeRF」(ナーフ)。果たしてどんなアルゴリズムで、美しい合成画像を作り出せるのか。世界中の研究者や技術者に衝撃を与えたその技術を、論文からひもといていく。 まずは下の3枚の画像を見ていただきたい(図1)。左の2枚の写真を基に、一番右の画像のような新たな視点の画像を生成する技術を、今回は紹介していく。コンピュータービジョン分野やコンピューターグラフィックス分野の主要な研究課題の1つであり、応用先にはVR(仮想現実)やスポーツの自由視点映像など、様々な分野が挙げられる。 これは「Novel View Synthesis」という、複数の視点の画像を手がかりに新たな視点の画像を合成する技術
08/31 (2020): 投稿 08/31 (2020): 「畳み込みを一切使わない」という記述に関して、ご指摘を受けましたので追記いたしました。線形変換においては「チャネル間の加重和である1x1畳み込み」を実装では用いています。 08/31 (2020): 本論文で提案されているモデルの呼称に関して認識が誤っていたためタイトルおよび文章を一部修正しました。 言葉足らずの部分や勘違いをしている部分があるかと思いますが、ご指摘等をいただけますと大変ありがたいです。よろしくお願いします!(ツイッター:@omiita_atiimo) 近年の自然言語処理のブレイクスルーに大きく貢献したものといえば、やはりTransformerだと思います。そこからさらにBERTが生まれ、自然言語の認識能力などを測るGLUE Benchmarkではもはや人間が13位(2020/08現在)にまで落ちてしまっているほ
1983年徳島県生まれ。大阪在住。散歩が趣味の組込エンジニア。エアコンの配管や室外機のある風景など、普段着の街を見るのが好き。日常的すぎて誰も気にしないようなモノに気付いていきたい。(動画インタビュー) 前の記事:「神は細部に宿る」コレクション > 個人サイト NEKOPLA Tumblr 限界までJPEG圧縮したい ここに何の変哲もない写真がある まったく同じ写真でも、JPEGの圧縮率を高めるとこうなる。一枚目の写真と比較して、容量は約2/3にまで圧縮できた。スマホで見ると違いが分からないかもしれないので拡大してみると、 汚いノイズが目立っている JPEGという画像圧縮の規格がある。人間の目には感じにくい情報を削ることで、画質をほとんど変えずにファイル容量を小さくする技術である。 当然ながら、画質と容量はトレードオフの関係にある。高画質を維持すればするほど容量は減らないし、逆に画質劣化を
海の中で自然光で水中写真を撮影すると、まるでフィルターを通したかのように青緑色を帯びてしまうことが多い。 海の浅いところであっても、そこに差し込む光は吸収・散乱してしまい、赤や黄色といったサンゴならではの色合いはほとんど消えてしまう。 青みを帯びた水中写真は、フォトショップなどの画像処理ツールで修正することは可能だが、それだと人工的な色合いになってしまい、実際の色とは違ったものとなってしまう。 そこで海洋学者は、、海底を彩る本当の色を再現できるアルゴリズムを開発した。
「マジでやばい」「何でも切り抜いてくれる」「二次絵もいける」──AI技術を活用し、画像をアップロードすると被写体だけを切り出し、背景を削除してくれるWebサービス「remove.bg」がネット上で話題を呼んでいる。以前は人間のみに対応していたが、動物やアニメキャラクターなども切り出せるようになり、驚きの声が上がっている。 remove.bgは、Webサイト上に画像をアップロードすると、数秒程度で被写体だけを切り出してくれるサービス。オーストリアのAIベンチャー、KALEIDOが開発し、2018年ごろに公開を始めた。詳しい仕組みは明かしていないが、「AI技術を活用して、前景レイヤーを検出し、背景から分離する」(同社)という。
A state-of-the-art AI that draws custom anime portraits, just for you! This machine learning artist figures out your preferences and creates a perfect character illustration in 4 easy steps. If it sounds like magic, that's because it is! It's totally free to use! Start Now! Use your character in a game! Introducing Arrowmancer. Meet unique, beautiful characters! Import your own from Waifu Labs! Yo
米Adobe Systemsは、Photoshopで加工した顔写真を見分けられるAIを開発しました。加工した部分を特定して、もとに戻すことも可能です。 加工された顔 開発はカリフォルニア大学バークレー校の研究者と共同で行いました。同社は過去の研究ではツギハギや複製などによる画像加工を対象にしていましたが、今回は顔のパーツを調整するPhotoshopの「Face Aware Liquify」機能を使って加工した写真を特定できるツールにフォーカス。この機能が人気があるためとしています。 検知された加工部分 研究ではConvolutional Neural Network(CNN:畳み込みニューラルネットワーク)に、多数の加工写真と元の写真をディープラーニングで学習させました。その結果、開発されたツールは99%の精度で加工された写真を特定できたといいます。一方人間では53%の精度でした。 またこ
画像から1クリックで簡単に背景だけを切り抜くオンラインサービス「Remove.bg」がPhotoshopに対応したので紹介します。しかも無料で利用できます! Photoshopのエクステンションとして利用でき、1クリックで背景だけを画像から切り抜くことができます。下記の切り抜きも1クリックだけです。 写真: ぱくたそ Remove.bg for Photoshopの使い方 Remove.bg for Photoshopのインストール Remove.bg for Photoshopの使い方 Remove.bg for Photoshopをさっそく使用してみました。 操作は1クリックだけなので、説明することがほとんどありません。 まずは、画像を用意します。
http://dlit.hatenablog.com/entry/2018/10/10/080521 https://anond.hatelabo.jp/20181010122823 私もこの流れに賛同したので続きます。私は博士課程の学生なので、多少間違いがあるかもしれませんが、大筋は合ってると期待します。身バレしない程度にざっくりとした纏めにとどめますが、誤りがあった場合の修正については諸氏にお願いしたい。他の研究者の諸事情を聞くのは面白いですね。 はじめにCG分野の研究は、大雑把に分けると オフライン/リアルタイム レンダリング 流体/弾性体 シミュレーション モーション 形状解析および形状処理画像処理というようなモノになると思います。各分野を横断する様な複合的な研究も多いのですが、大雑把にというところでお許しください。最も著名な研究者は現在はドワンゴリサーチを主幹しておられる西田先生
こちらの画像、左側(286KB)と右側(44KB)とで、ファイル容量が5倍以上異なります。でも見た目に大きな違いはありませんよね? 画像のファイルサイズが小さければ、ユーザー側はギガ消費を抑えられるし、読み込み速度も速くなります。サイト管理側も、ストレージ容量を削減できます。このように、サイトに掲載する画像を自動で最適化してくれるのが、ウェブテクノロジの画像軽量化ソリューション「SmartJPEG」。 「SmartJPEG」は、見た目そのままに画像容量を抑えてくれるサービス。バージョン2.0を7月10日にリリースし、アニメーションGIFの生成、WebPの出力に対応したほか、画像内容に応じてJPEG・PNGのどちらが適しているかを自動判断できるようになりました。さらに、ブログシステム「WordPress」から「SmartJPEG」を呼び出して、画像の軽量化を自動で行うプラグインも同時にリリー
画像に透かしを入れることが無意味に。NVIDIAがノイズも透かしも除去できる技術を開発2018.07.14 22:0026,668 たもり 便利な技術ではあるけれど…。 写真の無断転載を防ごうと、今のフォトグラファーたちはすでに苦しい戦いを強いられています。しかし、NVIDIA(エヌビディア)の新技術によって、オンライン上の写真を守ることはさらに難しくなりそう。というのも、NVIDIAは写真に施されたテキストや透かし、そしてノイズを取り除くことができる人工知能を開発したからです。 先日、NVIDIAはフレームを補完して滑らかなスローモーションを生成する技術を発表しました。これは正しいアウトプット(正しいスローモーション動画)を理解できるように、あらかじめ何千もの動画を学習していました。 しかし今回、NVIDIAとMITそしてフィンランドのアールト大学の研究者らは、同じ画像を2バージョン(ど
GAN(敵対的生成ネットワーク)と呼ばれるアルゴリズムを使用して人物の写真からアニメキャラクターを作成する方法がTokyo Deep Learning Workshop 2018で解説されており、その動画がYouTubeにアップロードされています。 25.Yanghua Jin: Creating Anime Characters with GAN - YouTube GANは2つのニューラルネットワークを組み合わせ、競い合わせることで特定のデータを生成する精度を上げる仕組みです。GANを発案したイアン・グッドフェローさんはGANを偽札を作ろうとする偽造者と偽札を見分けようとする警察の攻防に例えて説明しています。つまり、片方のニューラルネットワークが本物そっくりな偽札データを作成して「警察」をだまそうとし、「警察」側のニューラルネットワークは入力されたデータの中から偽札データを見つけだそう
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