エッジの"神デバイス"となるか - ディープラーニング"推論"で普及を狙う「AI CORE Xスターターキット」 (1/4)
ツクモパソコン本店IIで「いまさら聞けない!? AIとは」イベント開催 2019年2月1日および2日に、V-net AAEONと岡谷エレクトロニクスが、秋葉原・ツクモパソコン本店IIで「いまさら聞けない!? AIとは」イベントを開催した。その内容は、ディープラーニング（深層学習）の基礎知識から学習・推論のポイント、IoTの“目”にあたる「コンピュータービジョン」、映像関連のディープラーニング推論特化のVPU（ビジョン プロセッサー ユニット）「Intel Movidius Myriad X」を搭載したアクセラレーター「AAEON UP AI CORE X」や推論用最新ツールキット「OpenVINO」（オープンビーノ。Open Visual Inference ＆ Neural network Optimization）の紹介と多岐にわたるもの。イベントの目玉は、V-net AAEONの最新
Automatic Image Colorization・白黒画像の自動色付け
Neural Network-based Automatic Image Colorization ディープネットワークを用いた白黒写真の自動色付け Satoshi Iizuka飯塚里志*, Edgar Simo-Serraシモセラ エドガー*, Hiroshi Ishikawa石川博 (*equal contribution筆頭著者に相当) プロジェクトサイト We provide a service that uses AI to automatically colorize black and white images based on "Let there be Color!: Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priors for Automatic Image Colorization with Simult
Cloud Vision APIの凄さを伝えるべくRasPi botとビデオを作った話
（この記事はGoogle Cloud Platform Advent Calendar 2015の12月3日分の記事です） Cloud Vision APIと私 Googleに入ってからまもなく5年、Google Cloud Platformのデベロッパーアドボケイト（エバンジェリストみたいな役割）の仕事に就いてから1年が経ちました。仕事の半分はアジア地域向けの開発者コミュニティ支援で、残り半分はGCPの新製品ローンチの支援をグローバル向けに行っています。 特にここ半年は、TensorFlowをはじめ、GCPの機械学習系プロダクトのローンチ支援にフォーカスしています。TensorFlowはその序章で、公開前からAlphaカスタマー向けのスライドを作ったり説明やデモしたりしていました。 そうしたGCPの新しい機械学習系サービスのひとつが、Cloud Vision APIです。これはGoogl
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials
Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials Philipp Krähenbühl Computer Science Department Stanford University philkr@cs.stanford.edu Vladlen Koltun Computer Science Department Stanford University vladlen@cs.stanford.edu Abstract Most state-of-the-art techniques for multi-class image segmentation and labeling use conditional random fields defined over pixels or imag
きれいなおねいさんのあつめかた：Bijostagramのはなし。 - TMBのおぼえがき
Bijostagram（びじょすたぐらむ）というWebサービスを作ってみました。 Bijostagram - Cute Girls on Instagram きれいなおねいさんは、好きですか？ Bijostagramとは？ Bijostagramは、きれいなおねいさんの画像がたくさん眺められるサービスです（個人的に作りました）。一番の大きな特徴は、Instagramから自動的にきれいなおねいさんの画像を集めてくる、というところです。Bijostagramでは、集めてきたおねいさん画像をランダムに表示しています。 Instagramは写真版Twitterで、しかも撮影した画像をオサレな感じで加工できてツイートできるというサービス。２月末に公式のAPIが公開されたので、いじってみました。→インスタグラムのAPIについてはこちら Bijostagramは、画像抽出と画像配置のアルゴリズムをPer
cognotics.com - このウェブサイトは販売用です！ - cognotics リソースおよび情報
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HoG vs Haar-like feature ベンチマーク - コンピュータビジョンの日々
OpenCVのサンプルとしても公開され、すっかり有名になった Haar-like特徴量と AdaBoost分類器を用いた顔認識手法だが、現在最先端の画像処理研究では、HoGという特徴量が注目されている。 HoGは、"Histogram of oriented Gradient"の略で、直訳すると、「方向づけられた勾配のヒストグラム」ということになる。つまり、入力画像の勾配（微分画像）を求め、それを局所領域ごとに勾配方向で区間分割してヒストグラムを取ったものを特徴量としようとする手法である。 これは2005年にNavneet DalalとBill Triggsによって提唱された新しい手法で、Haar-likeよりも分別能力が高そうだということで、盛んに研究されている。 私も今、HoGを使った物体認識処理を試作しているところであるが、データ空間として線形分離しやすいらしく、SVM(サポートベク
Ferns
A Semi-Naive Bayesian Classifier for Fast Patch Classification We show that it is possible to train a Semi-Naive Bayesian Classifier to recognize keypoints without the need for intensive preprocessing stages like fine-scale selection, dominant orientation and affine parameter estimation. We also demonstrate that this approach is superior to previous methods that use weighted averaging of Randomize
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ロボットに「目」を授けた男、金出武雄：Meet the Legend
Google Cloud Vision API changes the way applications understand images
サルでも分かるwaifu2xのアルゴリズム
人工知能超解像プログラム NeuronDoubler v3.10公開
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メモ的に撮った写真を自動で分類してくれるiOSアプリ『Déjà Vu』 | ライフハッカー・ジャパン
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