画像処理を導入するときに検討すべき10の手法 - LIFULL Creators Blog
あけましておめでとうございます。 おうちハッカー@リッテルラボラトリーの石田です。 画像から何かを検出したい、ユーザーの動きに連動して何か作りたい、なんて思うことがあると思います。 そんなときに、どんな技術を使えばよいのか迷うと思うのですが、そんなときに検討すべきライブラリ、API、デバイスを紹介したいと思います。 画像処理といったらlennaさん オープンライブラリ系 こちらはソースが公開されている画像処理ライブラリで、自分で組み合わせて適切な処理を作成します。 ライブラリによって得手不得手があるので、単独というより、組み合わせて使うことが多いと思います。言語はC++, Pythonがメインになります。 OpenCV OpenCV | OpenCV 画像処理といったらこれ！という定番ライブラリです。 動かせるプラットフォームも、windows,mac,Linux,Android, iOS
DeepLearningを使った実装を纏めてみた - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は全然です。 Deep Learning 一言で言うとただの深層学習ですが、 作り手や用途によって構造が全然違います。 今回は逆引き辞典よろしく、Deep Learningの実装のリンク集を作ってみました。 今回はライブラリは問わず、掲載します。 Caffe、Theano（Lasagne）、Torch7、Chainerなんでもござれです。 後日、追記するかも・・・ Neural Network（Full Connected） Auto Encoder Auto Encoder Denoising AutoEncoder Convolutional AutoEncoder Convolutional Neural Network Convolutional Neural Network R-CNN Fast-RCNN Faster-RCNN Recurren
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