若い米国人エンジニア、500ドル未満でGPSに依存しない無人機を1日で開発
3人の若い米国人エンジニアは既存の部品、既存のアルゴリズム、3Dプリンターを使用し、画像照合航法で飛行する無人機を1日で作り上げてしまい、彼らは「ウクライナ政府系ファンド、特殊部隊、地上軍から直接声がかかっている」と明かした。 参考：How A Trio Of Engineers Developed A GPS-Denied Drone For Under $500 Theseusの無人機にはウクライナ政府系ファンド、特殊部隊、地上軍から直接声がかかっている米軍はロシアや中国の妨害してくるGPS信号への対応に苦慮しているが、3人の若いエンジニアは既存の部品、既存のアルゴリズム、3Dプリンターを使用し、画像照合航法で飛行する無人機（500ドル未満）を1日で作り上げてしまい、Aviation Weekは「彼らは低コストでGPSを代替する手段があると考えている」「この無人機の開発速度は国防総省が
自動運転車の視界から“人だけ”を消す攻撃 偽情報をLiDARに注入 電通大などが発表
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米ミシガン大学、米フロリダ大学、電気通信大学による研究チームが発表した論文「You Can’t See Me: Physical Removal Attacks on LiDAR-based Autonomous Vehicles Driving Frameworks」は、自動運転車の周囲を検知するセンサーにレーザー光を物理的に照射して、選択的に障害物を見えなくする攻撃を提案した研究報告だ。偽の情報を注入するスプーフィング攻撃で自動運転車の物体検出モデルに影響を与え安全を脅かす。 自動運転車の知覚システムは、LiDARやカメラ、レーダーなどのセンサーを活用して、障害物回避やナビゲーション制
FaceAPIで顔パーツ位置を特定して目をハートにしてみれば、オンライン飲み会が楽しくなるかも。 - Qiita
オンライン飲み会などで、Webカメラでアクション出来ると面白いかもしれないと思い試しに作成。今回は単純に目をハートにしているだけですが、p5jsを応用すれば色々なエフェクトでアクションが出来て面白いと思う。 WebカメラからfaceAPIで目の位置を特定し、目をハートにしてみました。 画像なので少し分かり辛いかもしれませんが、動くと目の位置に合わせてハートが付いてきてくれます。 実装あれこれ 利用したライブラリ関係 ・ml5.js ・faceapi.js ・p5.js ※今回は使えてない。 VSCodeで作成 heart.pngがハート画像。 コード <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1
画像認識の大革命。AI界で話題爆発中の「Vision Transformer」を解説！ - Qiita
0. 忙しい方へ 完全に畳み込みとさようならしてSoTA達成したよ Vision Transformerの重要なことは次の3つだよ 画像パッチを単語のように扱うよ アーキテクチャはTransformerのエンコーダー部分だよ 巨大なデータセットJFT-300Mで事前学習するよ SoTAを上回る性能を約$\frac{1}{15}$の計算コストで得られたよ 事前学習データセットとモデルをさらに大きくすることでまだまだ性能向上する余地があるよ 1. Vision Transformerの解説 Vision Transformer(=ViT)の重要な部分は次の3つです。 入力画像 アーキテクチャ 事前学習とファインチューニング それぞれについて見ていきましょう。 1.1 入力画像 まず入力画像についてです。ViTはTransformerをベースとしたモデル(というより一部を丸々使っている)ですが、
5秒でOCR APIを作る - Qiita
function doPost(e) { var blob = Utilities.newBlob(Utilities.base64Decode(e.postData.contents)); var file = Drive.Files.insert({}, blob, {ocr: true}); var text = DocumentApp.openById(file.id).getBody().getText(); return ContentService.createTextOutput(text); } Drive APIを有効にする リソース > Googleの拡張サービス... からDrive APIをONにしてください。プロジェクト名の入力を求められたときは入力してください。 ウェブアプリケーションとして公開 公開 > ウェブアプリケーションとして導入... から Who
AIはカルロス・ゴーンとMr.ビーンを識別できるか(face landmarkを用いた顔認証) - Qiita
はじめに 日産自動車の元会長、カルロス・ゴーン氏が保釈条件を破ってレバノンに渡航したニュースが話題です。 ずっと前から、思っていたのですが、Mr.ビーンと似てますよね・・・ 左：カルロス・ゴーン 右：Mr.ビーン(Rowan Atkinson) 年末年始で休みだったので、ちょっとした分類器をニューラルネットワークを使って作ってみました。 ググれば２人の画像はたくさん出てくるのでCNNでも良かったのですが、 今回は別のアプローチとして、顔のランドマークの位置を元に分類を行いたいと思います。 コーディングは雑です、予めご了承ください。 GitHubにソースコードと使った画像データをあげてます。 face_identification 環境 Ubuntu 16.04 Python 2.7 Keras 1.14.0 OpenCV 3.4.2 処理の流れ OpenCVのcascadeを使って顔検出
駅の混雑が“見える”アプリの神機能に脚光、台風15号受けたツイートが話題に | 国内 | ABEMA TIMES | アベマタイムズ
記録的な暴風で首都圏に大きな影響を与えた台風15号。そんな中、あるツイートをきっかけに“駅の混雑を可視化”するアプリの機能が注目を集めている。 今回の台風を受けてtakanoさんは「台風のおかげで小田急アプリで混雑状況が見れるのを知ったんだけど、これは神機能。人が少なくなるまで絶対出ない」とTwitterで紹介。すると、「初めて知った」「すごく便利」「確かに自宅から確認できたらいいな」などと大きな反響を呼んだ。
ポスター発表 @ MIRU2017: メルカリの画像認識・機械学習への取り組み | メルカリエンジニアリング
機械学習エンジニアをやっていますKumonです。 以前、ディープラーニングと画像認識をテーマに記事を書きました。 tech.mercari.com その後も画像系の取り組みをやっておりまして、 その内容を、画像の認識と理解技術に関する国内最大規模の会議 「画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2017)」 の企業展示(ポスターセッション)で発表してきました。 こちらが発表で使用したポスターになります。 以前の記事で紹介しましたカテゴリ認識の他、ブランド認識や画像検索などにも取り組んでいることや、 画像系に限らず機械学習をサービス改善に活かしている・活かそうとしていることを発表してきました。 話を聞きに来ていただいた方々の多くは、我々のデータが多様で大量であることに驚かれておりました。 出品時には、商品画像と商品説明がセットであるため、ラベル付きの画像データが毎日増え続けている状態です。 1
JavaScriptで人工知能を活用した画像解析ができる「Kairos」で顔認識をやってみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、人工知能を活用した高度な画像解析を、簡単なJavaScriptコードで実現できるWebサービスをご紹介します！ 画像に写っている「顔」を認識させて、その人物の「感情」を読み取ったり、顔の座標データを取得するようなことが簡単にできるのでオススメです。 【 Kairos 】 ■「Kairos」の使い方！ それでは、実際に「Kairos」を使いながら、どのような画像解析ができるのかを見ていきましょう！ まず最初に、以下のリンクからユーザー登録を済ませておきます。 【 ユーザー登録ページ｜Kairos 】 メルアドやパスワードなどを登録するだけで、誰でも利用可能です。（登録したメルアドにリンクが送られてくるので、それをクリックしてログインします） ログインしたら、自分専用の「ダッシュボード」が表示されます。 画面下に、「App ID」と「Key
アダルト画像が含まれているか判定できるAPIを使って、家族の入浴写真を分析してみた
アダルト画像が含まれているか判定できるAPIを使って、家族の入浴写真を分析してみた：はじめてのAI 画像から年齢や性別を認識する「Face API」と感情を認識する「Emotion API」を使えるようになった筆者。今回は、これまでで1番多くの情報を得ることができる「Computer Vision API」を学びます。 AIについて学びたくて、この春から勉強を始めた筆者。日本マイクロソフト テクニカルエバンジェリスト大田昌幸（おおたまさゆき）先生に教えてもらい、Microsoftが公開しているAPIを使って、AIを学んでいます。 これまで、画像から年齢や性別を認識する「Face API」と感情を認識する「Emotion API」を勉強してきましたが、いよいよ今回は画像から多くの情報を得ることができる「Computer Vision API」を使ってみます。 Computer Vision
「すごすぎる」――地方のパン屋が“AIレジ”で超絶進化 足かけ10年、たった20人の開発会社の苦労の物語
「スゲー。これが今の日本の技術か……」 「世間はここまで進歩していたのか」 開発したのは、兵庫県西脇市に本社を置くシステム開発会社・ブレイン。創業35年、いまも社員20人のうち約16人がエンジニアという、生粋の技術者集団だ。 約10年前にゼロから開発スタート マシンの名前は「BakeryScan」（ベーカリースキャン）。「お店に提供を始めたのは今から4年ほど前。最近になって突然『ネットですごい反響がある』と人に言われて驚いた」――ブレインの原進之介執行役員はこう話す。 BakeryScanの開発が始まったのは2008年にさかのぼる。きっかけは、地元・兵庫県のパン店社長から相談を受けたことだった。 「人が足りなくて困っている。経験の浅い外国人スタッフでもレジ打ちや接客ができるようなシステムを作ってほしい」――。 だが、同社のパンに関する専門知識はゼロ。そこから待ち受けていたのは、約6年にわた
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Salesforce Japanが新たに立ち上げた営業部門の女性活躍支援グループ「SWAN」(Salesforce Women’s AE Network)。その背景と内容について、発起人となった4人の座談会で紹介します。
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GitHub - jeeliz/jeelizFaceFilter: Javascript/WebGL lightweight face tracking library designed for augmented reality webcam filters. Features : multiple faces detection, rotation, mouth opening. Various integration examples are provided (Three.js, Babylon.
http://www.nlab.ci.i.u-tokyo.ac.jp/pdf/CNN_survey.pdf
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https://qiita.com/Dr_ASA/items/e63c39f78f3743848e38