Self-Attentionを全面的に使った新時代の画像認識モデルを解説！ - Qiita
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
台風の様子をほぼリアルタイムで更新される衛星画像でチェックできる「Zoom Earth」
ハリケーンや台風の様子を衛星画像でほぼリアルタイムにチェックできるウェブサイトが「Zoom Earth」です。Zoom EarthはGOESやひまわり8号、Meteosatといった気象衛星からのライブ衛星画像、NASAのGIBSやEOSDISから画像データ、MicrosoftのBing Maps PlatformやEsriから地図データ、National Hurricane Center・Joint Typhoon Warning Center・IBTrACSといったサービスから台風情報を得て作成されています。 Zoom Earth – ライブ衛星画像を見る https://zoom.earth/ Zoom Earthはこんな感じで、ほぼリアルタイムの衛星画像をチェックできるウェブサイトです。 画面左上には表示している衛星画像が撮影された日時および、特定の場所を検索するためのサーチバー。
【AI】Deep Learning for Image Denoising - Qiita
はじめに 機械学習の分野でDeep Learningがその地位を揺るがぬものにして久しくなりました。 Deep Learningの応用分野は多岐に渡りますが、今回はその中でも非常に有用性と実用性の高い「Image Denoising」への応用について、簡単なまとめといくつかのデモを紹介していきたいと思います。 通常のデノイズと、実問題に近い設定としてノイズ画像しか手に入らない状態でのデノイズもやります。 Image Denoisingとは Image Denoisingとは、文字通り、「画像からのノイズ除去」です。カメラなどで撮影する写真や映像データには、撮影環境など、様々な要因によってノイズが付加され、本来の画像に比べて視認性の低下を招いてしまいます。こうしたノイズが付加された画像から、元の画像を復元する事をデノイズといい、我々が普段目にする画像だけでなく、CTやMRIの画像からのノイズ
電子ペーパーを額装して飾るとやたらカッコいい
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：高速道路上にあるバス停が異世界 ＞ 個人サイト NEKOPLA Tumblr 電子ペーパーを飾るということ 「電子ペーパー」は、どちらかといえば地味な存在だ。その多くがモノクロだし、応答速度（画面切り替え）も遅い。液晶と比べると華やかさに欠けるイメージがある。 しかし一方、目が疲れにくかったり、電源がなくても画面表示を保持する特性があったりで、電子書籍端末などに重宝されている。秀才の影に隠れて目立たない無口キャラだけど、「あいつ、実はすごいやつだよな」とクラスで噂されるような存在である。 そんな飾り気のない、質実剛健な電子ペーパーに強く惹かれている。 これは愛用している電子ペーパ
画像データに対するActive learningの現状と今後の展望 ~最新の教師なし学習を添えて~ - ABEJA Tech Blog
1, はじめに こんにちは, Researcher Intern の中野です. 新型コロナウイルスが世界中で猛威をふるい、個人の生活スタイルのみならず社会全体に変革が迫られているのを感じます。 医療従事者の方々には頭が上がりませんが, 機械学習のコミュニティでもKaggleのコンペ, SIGNATEのコンペ等, なんとか状況の改善に貢献しようという動きが見られます. このような直近の例にも見られるように, 機械学習はデータを扱うあらゆる分野での応用が考えられます. 自分も, 大学での専攻は物質プロセス工学（材料工学系）なのですが, 材料工学に機械学習を応用するマテリアルズインフォマティクスという分野での研究を行っています. 軽く内容を紹介させていただくと, 研究では新素材の製造プロセスを, ガウス過程回帰に基づいたActive Learning アプローチを用いて, 低コストかつ高速に最適
【異常検知】深層距離学習で画像の歪みを検出する - Qiita
ディープラーニングを使った画像の異常検知について、研究が盛んに行われています。 工業製品を対象に、正常データのみを使って異常品を検出するアプローチとしては、 今のところ、@daisukelab さんの自己教師あり学習が一番有力です。こちらの研究では、 課題として、一部の画像で精度が伸び悩み、異常クラスのデータの作り方を試行錯誤した とのコメントがありました。 そこで、本稿では、多様な異常画像の自動生成方法について模索してみたいと思います。 ※こちらはPythonデータ分析勉強会＃16の発表資料です。 ※コード全体はこちらに置きました。 結論から 先行研究の自己教師あり学習では、「正常」、「線を描画した異常」の2クラスに対して、本稿では「歪みを加えた異常」を追加して3クラスの深層距離学習（下図参照）で学習させた。 3クラスになったことにより、深層距離学習の最新手法「AdaCos」の使用も可能
[論文実装_その1] 畳み込みニューラルネットワークは何を見ているか - Qiita
1. はじめに PyTorchの使い方にも少し慣れてきたので、arXivに公開されているディープラーニング関連の論文の実装にチャレンジをはじめました。まず今回はVisualizing and understanding convolutional networksを実装してみました。本論文はディープラーニングの可視化の文献としてよく参照されているので1、以前から興味がありました。 本論文の流れは、前半でCNNの可視化手法を中心に取り扱い、後半では構築したモデルのパフォーマンスを取り扱います。有名な論文ということもあり、Web上で日本語の解説もこちらに公開されています。 本論文の概要に関しては上記リンクの解説の通りなので、本記事では上記解説であまり触れられていない提案された可視化手法の実装に重点を置いて解説してみようと思います。 2. 本論文の概要 CNNは画像分類において高い精度を実現する
![[論文実装_その1] 畳み込みニューラルネットワークは何を見ているか - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2da067fe45c0ef4ccbb2784e78aa7d206ea749c0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwb2tuLXl1JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0xOTNhYTUyZjM2M2YyODE5MWJlNzY0NWVlMjE5YTYxNQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D6c25a15e74ade7019f0307efac1d2656)
Pythonと機械学習ができること 画像認識を工場の事例で試してみた
工場を想定した事例をPythonで画像認識 今回は「工場の制御機器で使われているPLC(シーケンサ)」+「画像認識+測定」含めた事例を想定してPythonで制御してみます。 想定しているイメージとしては下記です。「PLC(シーケンサ)で工場内の機器を操作する」+「製品を画像認識で測定する」工程をまとめて管理したいと思います 但し、工場の制御機器におけるPLC(シーケンサ)に関しては「ラダー」という特殊なプログラミング言語で書かれていることが大半でPythonでは直接プログラムできません。 そのためPLC(シーケンサ)自身にはそのままのラダープログラムで動いてもらいます。ラダーの箇所(製造工程)が終わったらGPIO経由でPythonに通知して画像認識(測定工程)を行います Pythonへの通知方法はGPIOでなくても何でも構いません(筆者が使いやすかっただけです)。 Python側はPLCか
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♯秘密にしておきたかった生き物 のタグがスゴ過ぎる「このタグ全部神」「自然界恐るべし」 - Togetterまとめ