ガチレズ大井botとアニメ大井問題
京音深夜（津村葉） @B2G3114 私の妹が艦これのアニメが始まって、動く大井さんを見てから大井さんが嫌いになったと言っていた。育成する気を無くしたとも言っていた。 確かにあの言動では嫌われても仕方ないと思う。 #艦これ 2015-02-06 12:59:58 ガチレズ大井bot @oi_bian アニメの私ですか？ あれはノンケ、もしくはノンケ寄りのバイ設定なんじゃないでしょうか。レズが美少女にあそこまで冷淡になれるとはとても。ガチレズならば、北上さん一筋であろうとしながらも、周囲の女の子につい甘い対応しちゃうものですから。そう、この私が加賀さんや木曾に接する時のように！ 2015-02-06 17:02:05
Deep Learningでラブライブ！キャラを識別する - christinaの備忘録
このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。 Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です（だそうです）。 画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。 以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。 Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているた
Quasimondo : Incubator - Experiments, Sketches and Computational Craft by Mario Klingemann
This is my collection of computational craft, experiments and sketches. There will be times when I add one item in a month and other times when there's a new piece every day. Depends on the viscosity of the creative juices. About re-using my ideas or algorithms: unless noted otherwise in the description of a work or its sourcecode please contact me in case you want to use my work in a non-commerci
Fastest Gaussian Blur (in linear time)
I needed a really fast Gaussian blur for one of my projects. After hours of struggling and browsing the internet, I finally found the best solution. Beginning My solution is based on Fast image convolutions by Wojciech Jarosz. Presented ideas are very simple and I don't know who is the original author. I am going to describe it a little better and add some mathematics. To get motivated, take a gla
OpenCVの物体検出解説資料アップデート版 - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
昔、OpenCVの物体検出器の使い方について、技術評論社の「OpenCVで学ぶ画像認識」という連載中で解説しましたが、当時はまだOpenCVが1.0とか1.1だったため大分情報が古くなってます。 で、その後コンピュータビジョン勉強会でOpenCV2.0用にアップデートした発表を行いました。その時の資料は「3/5にOpenCV祭りを開催しました」というエントリに上がってます。 この資料も時間が経って少し古くなったので、今回機会があったので更に内容をアップデートしました。 いつの間にかtraincascadeの仕様が微妙に変わったりしたので、その分も追記してあります（このエントリの内容）。 また、検出器作る際のTipsも最後に追加してあります。 というわけで、Slideshareに上げておきますので参考にしてください。
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