ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか 〜実施編〜 - bohemia日記
前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、４層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im
ダメ金ならぬダメレンズの収差で映し出す「響け！ユーフォニアム」と京アニの空間描写が尋常じゃない : さざなみ壊変
「響け！ユーフォニアム」のもじゃ主人公・久美子が好きすぎて何回も見直してたら、京都アニメーションの撮影処理が尋常じゃないことに気がついたので「響け！ユーフォニアム」を例にレンズ収差の解説も含めて紹介。 周辺光量落ち SLR Magic 35mm F1.7で撮影。 ボケのある写真を撮る時や設計に余裕がないレンズで発生する、写真の四隅が暗くなってしまう周辺光量落ち(周辺減光)と言われる現象。 例えば、「響け！ユーフォニアム」第1話の中学時代の演奏の回想ではこの周辺光量落ちが出ている。 周辺画質の流れ SLR Magic 35mm F1.7で撮影。 中央はピントが合っているが四隅にいくにつれて解像力が下がって"流れ"てしまっている(ついでに前述の周辺光量落ちも発生)。普通のレンズは、レンズからの距離がピントを合わせたところと同じであれば平面的に均一に写しとるが、このレンズは中央にピントを合わせる
waifu2xでアニメをアップコンバートする - unsuitanの日記
2015-05-27 waifu2xでアニメをアップコンバートする もう世の中で話題すぎて仕方が無いwaifu2xです(説明はしないので各自ぐぐれ)。 二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？ - デーultraist.hatenablog.com ところでwaifu2xを見て、皆さん思いませんでしたか？ waifu2xでSD画質のアニメのアップコンバートしてえ！ でもWebアプリだしアニメのアップコンバートなんて…と思ったらGithubでコード公開されてるし、AWSのPublic AMIもあります(北カリフォルニア ami-75f01931)。 自宅でwaifu2xサーバを立てるのもいいですが(その話はまた後日にでも書きますけど)、もうサクッとAWSにg2.2xlargeのスポットインスタンスを立ててしまいましょう。1時間7円くらい、1日170円くらいですよ。 というわけでこの
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