顔画像生成のためのデータセットを作る - すぎゃーんメモ
動機 TensorFlowの登場をきっかけに 機械学習によるアイドル顔識別 という取り組みをしていて、3年以上かけてコツコツとアイドルの自撮りを収集してラベルをつけてデータセットを作ってきたけど、 アイドルヲタクはもう辞めてしまって 現場にも全然行かなくなり、卒業・脱退の情報を追いながらラベルを更新していく作業を続ける情熱はすっかり薄れてしまった。 もうアイドル顔識別プロジェクトは終了にしよう、と思った。 しかし折角今まで集めたデータを捨ててしまうのは勿体無い。せめて最後に何か活用できないものか。 と考えて、「画像生成」に再び取り組んでみることにした。 過去に試したことはあったけど、それほど上手くはいっていない。 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 その後の実験など この記事を書いたのが2016年。 この後
メルカリ・ヤフー・ZOZO開発者が語る「画像検索」の最前線！ Bonfire Data & Science #1 イベントレポート
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog 祝！ データサイエンス領域で初めての Bonfire！！ そんな記念すべき初回のイベントレポートを書かせていただきます、Yahoo!ショッピングでサイエンス領域を担当している東孝信です。 Bonfire Data & Scienceは、データとサイエンスに関わる人たちが情報共有できる勉強会/交流会です。 今後も定期的に開催される予定ですので、興味のある方は第2回以降もぜひチェックしてください！ さて、第1回のテーマは「画像検索」です！ 最近EC系のサイトで類似画像検索が出来るようになったけどどうやってるの？ 画像検索のモデルってどうしてるの？ 画像検索のインフラはどうしてるの？ 私たちの会社でも画像検索を用いたサービスを構築できる
2018年版 深層学習によるスタイル変換まとめ - Qiita
スタイル変換とは まずは例をご覧ください． コンテンツ画像とスタイル画像を入力すると変換画像が得られます． このようにコンテンツ画像にスタイル画像の画風を反映することをスタイル変換と言います． こちらのサイトでは簡単にスタイル変換が試せるので，是非やってみてください． 上記の例はこのサイトで作成した画像です． 論文一覧 深層学習によるスタイル変換の手法を表にまとめました． 大まかな流れとしては 学習していないスタイルへ変換できるように リアルタイムで変換できるように 研究が進んできています． 手法 概要 変換可能なスタイル数 処理時間(sec) リンク
機械学習用の画像を集めるのにicrawlerが便利だった - Qiita
from icrawler.builtin import GoogleImageCrawler crawler = GoogleImageCrawler(storage={"root_dir": "images"}) crawler.crawl(keyword="猫", max_num=100) 2018-07-15 13:20:58,410 - INFO - icrawler.crawler - start crawling... 2018-07-15 13:20:58,411 - INFO - icrawler.crawler - starting 1 feeder threads... 2018-07-15 13:20:58,412 - INFO - feeder - thread feeder-001 exit 2018-07-15 13:20:58,412 - INFO - ic
builderscon tokyo 2017 で横山三国志の「うむ」の数を伝えに行ったハナシ | Heruheru3
2017/8/3〜8/5 に開催の builderscon tokyo 2017 に行ってきました。 ついでに色々あってスピーカーとして登壇してきました。 詳細はこちら。 横山三国志に「うむ」は何コマある？〜マンガ全文検索システムの構築 ウムの数を数えるに至るまで そもそもこの話がどこから始まったかというと、十数年前に 二次裏(虹裏)という掲示板で突如「ウム！」 というコマが貼られだした辺りだと思います。 当時広島で大学生しててCREATIVEという部の部長だったんですけど(今でもあるのかな？)、大学祭のときに何故か皆でウムの人を書き続けるという遊びをしていました。 そこから、それまでは読んだことあるなー程度だった横山三国志に深くハマることになります。 なお、大学では「マルコフ確率場を用いた自動作曲」という、今のDeepLearningが出る前のAIで生成系の研究をしていました。これ
週刊 JPEGデコーダをつくる #1 創刊号 - Qiita
Webを席巻し続ける JPEG(じぇいぺぐ) 画像圧縮。あのJPEGファイルからフルカラー画像へと変換する JPEGデコーダ を、あなたの手で一から作り上げよう！「週刊 JPEGデコーダをつくる」創刊。創刊号は特製バインダー付きで特別定価290円。 …ごめん。ほとんど冗談です。 週1ペースは無理なので不定期、特製バインダーは付きませんし、そもそもお代は頂きません（あ、貰えるならいつでもウェルカム）。全体構想もぼやーっとしかないので何分割するかも未定ですが、少なくとも実装だけは終わっています（後述）。 まえがき 本連載記事では、JPEGファイルからRGB画像データへとデコード処理を行うJPEGデコーダを、既存ライブラリ1を一切使わず フルスクラッチで実装 していきます。このJPEGデコーダ実装とその解説を通じて、JPEGコーデックが用いる 画像圧縮アルゴリズムの理解 を目指します。 この目的
画像内から検出した顔領域をImageMagickで固定サイズに切り出す - すぎゃーんメモ
TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 のためのデータ作成 - すぎゃーんメモ の記事で書いているけれど、学習用データとして使うために収集した画像から「顔の領域」だけを切り出して「固定サイズ」(112x112など)に切り出す必要があって。 以前にも書いたけど、自撮り画像はけっこう顔が傾いた状態で写っているものが多いので、それも検出できるようにしたりしている。 Heroku + OpenCVで簡易顔検出API - すぎゃーんメモ で、せっかく傾きの角度も含めて検出できるならそのぶんを補正して回転加工して切り出すようにしていて。 …というのを RMagick のRVGを使ってcanvasっぽい感じでどやこや書いていたのだけど、どうも使っているImageMagickのバージョンなどの影響もあるのかもしれないけど #destroy!とか明示的に呼んでるはずなのにメ
『画像システムの車窓から』
2年半くらい画像システムを担当していたのですが、3月イッパイで異動することになりましたokzkです。 異動記念ということで、とりとめもなくエンジニアブログを書いてみます。長いです。よろしくお願いいたします。 画像システムのこれまでのストレージ事情最初にアメブロ(以下、単にブログ)のユーザ投稿画像関連でのストレージの歴史をアレコレをまとめてみようと思います。なお、以下swiftと書いたらOpenStack Swiftのことです。流行のプログラミング言語のことではありません。 はるか昔の状況昔は単純にWebDAVを複数台並べ、イッパイになったら更に次の世代のWebDAVを追加する、というような構成で、参照時に画像URLパスに含まれる年月ベースで適切な世代のWebDAVにルーティングしていました。 (参考:画像URLのパスの例) /user_images/20160401/00/shibuya/
ディープラーニングで洋服を整理してみました - ZOZO TECH BLOG
概要 畳み込みニューラルネットワークによる画像生成モデル（DCGAN）に弊社のワンピース画像10万枚を学習させました。 得られた生成モデルを使って、乱数で作った100次元ベクトルからワンピース画像を生成しました。 逆に、一枚のワンピース画像を100次元ベクトルに圧縮し、可視化しました。 可視化したことで、モデルがワンピースの【色】【形】【柄】【モデルやマネキンの有無】など、基本的な特徴を捉えられていることがわかります。 この技術は、自動タグ付けや類似画像検索に応用することができます。 はじめに はじめまして。データサイエンスチームの後藤と申します。現在、アイテム画像のカテゴリ判定モデルを作ったり、各部門のKPIの日々の変動やシステムの異常を知らせるダッシュボードを作る仕事をしています。 また、最新の研究論文にもアンテナを張り、提案手法の検証にも取り組んでいます。今回は、去年の暮れあたりから
楽しく! 美味しく! 美しく! 画像加工サーバ Rudess（仮） | DevelopersIO
よく訓練されたアップル信者、都元です。本日は画像加工処理のお話。 チューター クラスメソッド社にはチューターというWebサイトパフォーマンスチューニングのサービスがあります。チューニングのポイントは、一般的に言われていることから、AWSを利用したアプリケーションアーキテクチャまで様々です。 一般的なWebサイトパフォーマンス向上の施策として、画像まわりのチューニングも色々あります。少し考えるだけでも、「CSSスプライト」「サイズ変換」「画像の軽量化」など、多くのテクニックがあります。しかし画像というのは、見栄えは良くしたいがパフォーマンスは落としたくない、というトレードオフに挟まれることが多く、扱いが難しい *1ことが多々あります。 よくあるパフォーマンスチューニングポイントとしては、「画像をHTML/CSSでリサイズしてしまっている」というものです。具体的には、例えばページ上に100x1
ブログで役立つ画像サイトを厳選！無料＋登録不要＋著作権フリー＋商用可能＋おしゃれ - Yukihy Life
僕はけっこう適当に見つけてきたり、アマゾン商品で代用するのですが、ブログを運営しているとどこから画像とってくるかって迷いますよね。そこで気軽に使える画像が集まったサイトをまとめてみました。 下にあげるのは「無料」＋「著作権フリー」＋「会員登録不要」＋「商用利用可」＋「わりとおしゃれ」という条件です。アイキャッチなんかで使えます。 無料画像サイト 日本語で使えるサイト Pixabay ぱくたそ 足成 英語のサイト Shock Up Unsplash Photo Collections NEGATIVE SPACE Pexels Gratisography 有料で良い場合 PIXTA 最後に、重い画像の処理 まとめ 無料画像サイト 日本語で使えるサイト Pixabay Pixaby 検索ができ、適した画像を探せるのでかなり使い勝手が良いです。僕はかなりここから取っています。上に「ログイン」とあ
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
著作権侵害をせずに、芸能人の写真を思う存分使える『ブログ用の写真検索さん』が凄い！しかもクリックされれば自分の報酬にもなります。 - SONOTA
アイドルや俳優の写真を、無断で掲載してしまっているブログって多いですよね。本来、そういった行為は著作権や肖像権の侵害…。下手をすると芸能事務所から、損害賠償請求をされてしまうような事態にも陥ることにだってなりえます。 芸能人の画像は非営利ならブログに載せていいのでしょうか？ ダメです、許可無く無断で載せると違反行為となります。音楽事務所などがルールなどに基づいて、貼り付けを許可しているもの以外は肖像権侵害行為・著作権侵害行為となります。 いくら好きでもダメなものはダメ： だから、いくらAKB48が好きだからって勝手にブログに掲載してはダメです。そして、篠原涼子がいかにカッコ良かったからといっても、ドラマ『アンフェア』の映像を勝手にブログに掲載してはいけないのです（刑事役がハマっていましたよね）。 合法的に画像を使ってます： ここまで読んで、おまえも違法に芸能人の画像を掲載しているじゃないか
無料でPNGファイルを最大70％圧縮してファイルサイズを減らす「TinyPNG」
PNGファイルをブラウザにドラッグ＆ドロップするだけで画像を最大70％まで圧縮することが可能なのが「TinyPNG」です。画像の質をほとんど落とさずにファイルサイズを少なくすることができ、閲覧者にとっては読込速度が高速化され、そしてサーバ側にとっては転送量が減ることで負荷の少ない結果を生むことができます。 TinyPNG – Compress PNG images while preserving transparency http://tinypng.org/ このサービスの特徴は、「非可逆処理」をPNGファイルに対しておこなうことで通常よりも高い圧縮率を達成していることと、透過PNG(アルファチャンネル)に対応していることです。今回は、下記の2つのファイルの処理をおこない、どの程度の圧縮が可能か見てみたいと思います。 Firefox24ロゴ：549KB フォルダーのアイコン：52KB
画質を下げずに画像のファイルサイズを圧縮できる「PNG Minimizer」
サイト訪問者のストレスを軽減するために、サイトの表示速度はなるべく速くしたいものです。しかし昨今、メディアのジャンルあるいは記事の内容によっては、画像や動画などのリッチコンテンツがないと、ある場合と比較して直帰率の増加、滞在時間の減少などを招く傾向にあります。（当ブログ調べ） このジレンマを解決するには、画像のファイルサイズを圧縮して、ページ読み込みの負荷を減らしてあげる必要があります。この手のサービスにはYahoo! Smush.it™やCaesiumといったのようなものもありますが、今回は画質を保つだけではなく、画質をどれくらい落とすか調整しながらファイルサイズを圧縮できるサービスをご紹介します。 組織のマインドマップツールをマインドマイスターにすべき理由 伸びてる産業、会社、事業を紹介しまくるStrainerのニュースレターに登録!! 画質を落とさずにファイルサイズを圧縮 「PNG
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