画像認識と深層学習
日本ロボット学会 ロボット工学セミナー 第126回 ロボットのための画像処理技術 講演資料 https://www.rsj.or.jp/event/seminar/news/2020/s126.html 2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては深層学習，その中でも特に畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．CNNはクラス分類をはじめとして，物体検出やセグメンテーションなど様々なタスクを解くためのベースネットワークとして広く利用されてきている．本講演では，CNNの発展を振り返るとともに，エッジデバイスで動作させる際に重要となる高速化等，関連する深層学習技術の解説を行う． 1. クラス分類向けモデルについて 1.1. ILSVRCで振り返る進化の歴史 1.2. その他重要なモデル 1
優勝は長岡高専 ── 高専生がものづくりとディープラーニングで事業性を競う「DCON」結果速報 | Ledge.ai
高専生が「ものづくりの技術」と「ディープラーニング」を活用した作品によって生み出される「事業性」を競う「全国高等専門学校ディープラーニングコンテスト2019（以下 DCON2019）」が、グローバルサミット「AI/SUM（アイサム」内で開催された。 当日は全国の高専から選抜された8チームがピッチを行った。優勝したのは長岡工業高等専門学校 長岡高専プレラボチームだ。 バリュエーションは4億円、投資総額は4,000万円本戦に出場したチームは以下の通り。 ピッチでは、審査員となるベンチャーキャピタルが、ピッチ内容から投資を検討するか否かを◯か✕かで判断。イベント最後の表彰式で、仮想のバリュエーションと投資額が発表され、最も高い評価額が大きいチームが優勝となる。 最優秀賞を獲得した長岡高専プレラボチームの作品は、製造業などで使用されるアナログメータの値を、ラズペリーパイなどを活用したエッジデバイス
Google、1人の声を聞き分ける「カクテルパーティー効果」ディープラーニングモデル
米Googleは4月11日（現地時間）、会話や騒音が多い中などの動画から、1人の人の声を分離するディープラーニングモデルについての論文「Looking to Listen at the Cocktail Party」を発表した。 人間は、パーティー会場のような複数の会話が進行している中でも、自分が聴きたい声を自然に聞き取る選択的聴取能力があり、一般に「カクテルパーティー効果」と呼ばれる。これを、ディープラーニングで再現しようというものだ。 サンプルの動画では、2人の男性がステージで同時に同じくらいの声量で話しているものを、一人ずつの声に切り分けて字幕をつけることに成功している。下の画像で、最初は2人同時の音声、右の男性の顔に枠が付いた段階では右の男性の声だけ、左の男性の顔に枠が付いた段階では左の男性の声だけが聞こえる。 この動画の音源はステレオではなく、ディープラーニングモデルが音声を切り
グーグル、カクテルパーティ効果を発揮するマシン--ビデオから特定話者の声だけ抽出
Googleの研究部門であるGoogle Researchは、複数の人が話すビデオから特定の1人の声だけ抽出する技術を開発した。人間が持つ能力“カクテルパーティ効果”を、ディープラーニング（深層学習）システムを使って実現させたもの。 カクテルパーティ効果とは、大勢の人がカヤガヤ話しているパーティ会場のような騒音に囲まれた環境でも、人間なら特定話者の声に集中して話している内容を確実に把握できる現象のこと。人間は苦もなく騒音のなかから必要な話し声を選択して理解するのだが、人工的な音声処理システムでは実現困難だという。 Google Researchは、人間の話すようすを撮影したビデオを利用することで、この問題の解決を図った。複数の人が話すビデオの音声データと映像データを並行して解析し、例えば話者の口の動きを参考にすることで該当する音声データの分離に成功した。複数の人が発声し、時には声が重なるよ
Google研究者著「Deep Learning」日本語版公開 東大松尾研が翻訳
ディープラーニング（深層学習）の技術研究会であるDeep Learning JPは9月6日、米MIT Pressが出版したディープラーニングの教科書『Deep Learning』の日本語翻訳版を専用サイトに一般公開した。製本版を発売する前にフィードバックを得ることが目的で、発売後は公開を終了するという。 『Deep Learning』は、Googleの人工知能研究プロジェクト「Google Brain」の研究者イアン・グッドフェローさんなどが書いたディープラーニングの入門書。deeplearningbook.orgで段階的に執筆・公開を始め、完成した原著を2016年12月に発売した。製本版の価格は約1万円で、引き続きサイトで無料公開も続けている。 日本語への翻訳は、東京大学の松尾豊研究室が主体として取り組んだという。松尾豊特任准教授は人工知能関連の研究者で、人工知能学会の倫理委員長を務める
USB型 Deep Learning アクセラレーター「Movidius Neural Compute Stick」を使ってみた - ABEJA Tech Blog
7月20日、Intel (Movidius) がUSB接続タイプのスティック型ディープニューラルネットワーク処理用アクセラレータ「Movidius Neural Compute Stick」を発表しました。 Intelが激安1万円以下のUSB型Deep Learning用端末「Movidius Neural Compute Stick」を発売 : Gigazine Intel Democratizes Deep Learning Application Development with Launch of Movidius Neural Compute Stick | Intel Newsroom プロダクトページ NCSは、Deep Learningに特化した専用チップ「Myriad 2」が搭載された、外付けの演算装置です。USBポートに挿すだけでDeep Learningの推論処理を実
ソニーがAIの進化を加速する。ディープラーニングのコアライブラリをオープンソース化
ソニーがAIの進化を加速する。ディープラーニングのコアライブラリをオープンソース化2017.06.27 10:0111,121 ソニーだって、ずっと前からやってたから。 本日発表されたのが、ソニーの｢Neural Network Libraries｣。ディープラーニング（深層学習）のコアライブラリ（プログラムを生成する際のフレームワークとなるソフトウェア）です。オープンソースとして提供されるため、エンジニアやデザイナーは無償で活用して、人工知能（AI）を実現できるディープラーニングのプログラムを開発し、プロダクトやサービスに搭載できるようになります。 あらためてかいつまむと、ディープラーニングとは人間の脳を模倣したニューラルネットワークを用いた機械学習の一手法。最近では、最強棋士を破り引退したGoogle DeepMindを使ったコンピュータ囲碁プログラム｢AlphaGo｣もその成果のひと
AlphaGo自己対戦 第1局 - 白石勇一の囲碁日記
囲碁棋士白石勇一です。 ブログ移転しました→https://note.com/shiraishi_igo 皆様こんばんは。 アルファ碁の自己対局棋譜、凄まじいですね。 早速当ブログでもご紹介してみましょう。 ちなみに、こんなタイトルですが今のところシリーズ化の予定はありません(笑)。 人智を超えた内容は、読み解くには労力がかかり過ぎます。 まずはＭａｓｔｅｒ対棋士のシリーズを完結させることにしましょう。 1図(実戦) ここまで何の変哲も無いミニ中国流布石で、油断していましたが・・・。 2図(実戦) 出ましたね(笑)。 まあ、この手自体はギリギリ人間でも発想できるレベルです。 黒2でＡと伸びられたらどうするのかという疑問はありますが・・・。 3図(参考図) この後はこんな進行が思い浮かびます。 これなら白も打てるように感じますが・・・。 4図(実戦) ・・・言葉が出ません・・・。 やりたい放
中国ファン激怒、アルファ碁と最強名人の対局中継が突如禁止に
中国・浙江省烏鎮で、人工知能（AI）「アルファ碁」との3番勝負の第2局に臨む柯潔氏（2017年5月25日撮影）。(c)AFP 【5月26日 AFP】米グーグル（Google）傘下のベンチャーが開発した囲碁の人工知能（AI）「アルファ碁（AlphaGo）」と、世界最強とされる中国の囲碁棋士、柯潔（Ke Jie）九段（19）による3番勝負をめぐり、対局の生中継を当局が禁止したことで中国のインターネットユーザーたちから怒りの声が巻き起こっている。 東部浙江（Zhejiang）省の烏鎮（Wuzhen）で25日に行われた第2局は、アルファ碁が2連勝を決めた。柯九段にとって27日に迎える最終局は、囲碁棋士としてのプライドを懸けた勝負となる。 昨年、アルファ碁が韓国の囲碁棋士・李世ドル（イ・セドル、Lee Se-Dol）九段に完勝したニュースは、世界で大きく報じられた。それだけに、今回の3番勝負は囲碁フ
世界で初めてディープラニング人工知能を使って鼻歌から自律的に作曲する機能を実装した無料スマートフォンアプリ「muddica（ムディカ）」を４月下旬リリース
世界で初めてディープラニング人工知能を使って鼻歌から自律的に作曲する機能を実装した無料スマートフォンアプリ「muddica（ムディカ）」を４月下旬リリース 株式会社アップライブ（本社：東京都千代田区 代表取締役社長：山瀬明宏、以下アップライブ）は、アーティスト活動における作曲およびセルフプロモーションを支援する無料アプリ「muddica（ムディカ）」を4月下旬にリリースすることを発表します。 「muddica」の最大の特徴はアーティストのセルフプロモーション支援機能に加えて、作曲支援機能として、Googleのディープラーニング人工知能モジュールTensorFlow™をベースに開発したスマートフォンのマイクから鼻歌を入力すると、自律的に作曲する機能をスマートフォンアプリに実装した点です。これにより誰でも気軽に人が創造できない発想力を持った人工知能を使って今までに無いクリエィティブな楽曲を創造
ディープラーニングでアスキーアートを作る - Qiita
はじめまして。 本業はアスキーアート (以下AA) 職人のOsciiArtといいます (本業ではない)。 AlphaGo対イ・セドルの対局を見て、「僕もディープラーニングで神AA職人を倒したい！」と思い、pythonをインストールしてちょうど一年の成果を書いていきます。 コードはこちらにアップしてあります。 https://github.com/OsciiArt/DeepAA ここで扱うアスキーアートとは ここで扱うAAとは、 こういうの……↓ ではなく、こういうの……↓ でもなく、こういうの……↓ ともちょっと違って、こういうの……↓ ではもちろんなく、こういうのです。↓ このような、線画を文字を作って再現した「トレースAA」と呼ばれるタイプのAAをここでは扱います。 詳細はwikipediaの「アスキーアート」のページの「プロポーショナルフォント」の項を参照してください。 wikipe
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Google、動画で群衆の騒音のなかから1人の音声を分離する技術
Text-to-Speech AI: Lifelike Speech Synthesis | Google Cloud
Deep Learning
“世界最強”棋士が悔しさと絶賛と・・・人工知能に完敗(17/05/28) - YouTube
The Future of Go Summit: AlphaGo Pair Go & Team Go - YouTube
Human prodigy is no match for Google's supercomputer - YouTube
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Demis Hassabis on AlphaGo: its legacy and the 'Future of Go Summit' in Wuhzen, China - YouTube