この記事は Kobe University Advent Calendar25日目の記事です。 低レイヤー技術(後述)をこれから学びたい人向けの入門記事です。 自身の経験を踏まえ、より多くの人達にこのレイヤーに興味を持ってほしくて書きました。 決して卒論がやばくてAdvent calendarのネタが作れなかったわけでは(ry なぜこんな記事を書いたか いわゆるシステムプログラミングのような低レイヤー(と言って差し支えない)ジャンルって一体何から始めれば良いのかいまいちピンと来ないし、何が面白いのかも分からないと思われている事が多いと思います。 にもかかわらず低レイヤーの魅力や学び方の指針みたいな物を示した、いわゆる入門記事ってかなり少ないんですよね。 本記事はこれからシステムプログラミングを始めたい方や、既にかじってみたが中々先が見えてこない、将来何の役に立つのか不安という方達に読んでい

ﾃﾞｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞはコモディティ化していてハンダ付けの方が付加価値高いといわれるﾋﾟ-FNで主に工作担当のtai2anです。 NHKで全国放送されたAmazon Picking Challengeでガムテべったべたのハンドやロボコン感満載の滑り台とかを工作してました。 とはいえ、やっぱりちょっとディープラーニングしてみたいので1,2か月前からchainerを勉強し始めました。 せっかくなので線画の着色をしたいなーと思って色々試してみました。 線画の着色は教師あり学習なので線画と着色済みの画像のデータセットが(できれば大量に)必要です。 今回はOpenCVでカラーの画像から線画を適当に抽出しています。 抽出例 → カラーの画像を集めて線画を作ればデータセットの完成です。（今回は６０万枚くらい使っています） ネットワークの形ですが、U-netという最初の方でコンボリューションする時の層の出