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ImageNet
ImageNet is an image database organized according to the WordNet hierarchy (currently only the nouns), in which each node of the hierarchy is depicted by hundreds and thousands of images. The project has been instrumental in advancing computer vision and deep learning research. The data is available for free to researchers for non-commercial use.
MIRU2014 tutorial deeplearning
Semi supervised, weakly-supervised, unsupervised, and active learningYusuke Uchida
CV Datasets on the web
If you have additions or changes, send an e-mail (remove the "nospam"). This material is presented to ensure timely dissemination of scholarly and technical work. Copyright and all rights therein are retained by authors or by other copyright holders. All persons copying this information are expected to adhere to the terms and constraints invoked by each authors copyright. Participate in Reproducib
80 Million Tiny Images
June 29th, 2020 It has been brought to our attention [1] that the Tiny Images dataset contains some derogatory terms as categories and offensive images. This was a consequence of the automated data collection procedure that relied on nouns from WordNet. We are greatly concerned by this and apologize to those who may have been affected. The dataset is too large (80 million images) and the images ar
Computer vision image datasets
Datasets MIT CSAIL LabelMe, open annotation tool related tech report PASCAL Visual Object Classes challenges (2005-2007) Wordnet Caltech101 Caltech256 TREC Video Retrieval Evaluation Oxford buildings dataset Photo-tourism patches UIUC Car detection dataset CMU Face databases Animals on the Web data ETH-80 Graz 02 MIT Objects and Scenes NYU NORB dataset Columbia COIL Oxford flowers dataset SFU act
うごいらTech Talks で発表しました #pixiv_engineering_talks - BLOG::はるかさん
特にうごイラのここを担当したというよりも、常にやってるインフラの発表でした。特筆することがそれほどなくなったということは、それだけ安定してきたということは良いことですね。とはいえ、去年の発表のときから10Gbps回線は2本も増えているし、Q4MがRedis+php-resqueになっていたり、サムネイルがすべて動的変換になったり、結構変わっています。デプロイの話もそうなんだけど、こうなるまでにはそれなりの理由があるんですが、それを全て伝えるのは難しいです。なんにしろ、綺麗なシステムを新しく作るより、いまあるシステムを堅実に新しくしていって、動き続けているということが一番重要ですね。 久しぶりにこれまでのスライドを見直してみたりするとおもしろいです。 2009: id:kamipo - pixivのインフラを支える技術 2010: @semind - 6GbpsをさばくオレオレCDN構築術
ImageOptim — better Save for Web
ImageOptim makes images load faster Removes bloated metadata. Saves disk space & bandwidth by compressing images without losing quality. Faster web pages and apps Reduces image file sizes — so they take up less disk space and download faster — by applying advanced compression that preserves quality. Image files scrubbed clean Removes invisible junk: private EXIF metadata from digital cameras, em
pngquant — lossy PNG compressor
pngquant is a command-line utility and a library for lossy compression of PNG images. The conversion reduces file sizes significantly (often as much as 70%) and preserves full alpha transparency. Generated images are compatible with all web browsers and operating systems. Features High-quality palette generation using a combination of vector quantization algorithms. Unique adaptive dithering algor
GIFアニメ生成にImageMagickはオワコン、情強は高速なGraphicsMagickを使う - 海峡
大した話ではないけれど、GIFアニメをコマンドラインから作るならGraphicsMagickが便利なので共有します。 MP4の動画ファイルからGIFアニメを作ろうとすると、まずffmpegで動画を画像に分割してそれからimagemagickでGIFに結合するという方法があります。 % ffmpeg -i hoge.mp4 -r 2 %04d.png % convert *.png hoge.gif複数枚の画像をimagemagickでGIFに結合するのが実は結構時間がかかるため煩わしいことが多いです。場合によっては、数十秒かかったりする。 ImageMagickのfork版であるGraphicsMagickを使うと高速にGIFアニメを生成することができます。 GraphicsMagickのほうが3~4倍速い GraphicsMagickを使えばImageMagickよりも3~4倍高速にGI
画像もDBに格納して管理する －扱いがめんどうなLOB(ラージオブジェクト)は使わない方法も含め
Ywcafe.net This Page Is Under Construction - Coming Soon! Why am I seeing this 'Under Construction' page? Related Searches: Health Insurance High Speed Internet Work from Home Healthy Weight Loss Best Penny Stocks Trademark Free Notice Review our Privacy Policy Service Agreement Legal Notice Privacy Policy
libjpeg-turbo | Main / libjpeg-turbo
libjpeg-turbo Home About libjpeg-turbo Professional Services Sponsors SIMD Coverage of the libjpeg Algorithms "libjpeg-turbo" != "TurboJPEG" Mailing Lists Downloads Digital Signatures (Code Signing Policy) Official Binaries: Supported Platforms and Other Notes YUM and APT Repositories Documentation Reports libjpeg-turbo Performance Study A Study on the Usefulness of DCT Scaling and SmartScale Othe
本当は速いImageMagick: サムネイル画像生成を10倍速くする方法 - 昼メシ物語
一般的に ImageMagick のサムネイル画像生成は遅いとされており、パフォーマンスが求められるシーンでは Imlib2 などのより高速な画像処理ライブラリが使われることが多いです。 Imlib2 の高速さについては、以前「Imlib2でImageMagickより3倍高速かつ美しいサムネイル画像の生成 - 床のトルストイ、ゲイとするとのこと」という記事で紹介しました。この記事のベンチマークにおいて、Imlib2 によるサムネイル画像の生成は、 ImageMagick の3倍程高速でした。 しかし、 ImageMagick は Imlib2 より画質がよく、高機能で使いやすく、今も頻繁にメンテナンスされており、とてもよく出来ています。その点 Imlib2 は、2004年からメンテナンスされておらず、セキュリティホールが見つかっても、各Linuxディストリビューションがそれぞれパッチを当て
Imlib2でImageMagickより3倍高速かつ美しいサムネイル画像の生成 - 昼メシ物語
この記事の概要 Imlib2を使って画像のサムネイルを生成してみたところ、ImageMagickより3倍速かった。 また一般的には、Imlib2の方が画質が悪いとされているが、パラメータを調整することで、十分に美しいサムネイル画像を得ることができた。 はじめに Imlib2は画像処理ライブラリ。mixiの発表資料大規模画像配信とPerl によれば、mixiは高速に高品質なサムネイルを生成するために、ImageMagickでなくImlib2を選んでいる。 上記資料の中では、以下のように説明されている。 速度 Epeg > Imlib2 > Imager >>> ImageMagick 画質 ImageMagick > Imlib2 >>> EpegImlibの画質は多少ImageMagickに劣るが、速度は十分に速い、とのこと。 一方で、404 Not Foundという記事では、ImageM
HIPI - Hadoop Image Processing Interface :: Introduction
HIPI is an image processing library designed to be used with the Apache Hadoop MapReduce parallel programming framework. HIPI facilitates efficient and high-throughput image processing with MapReduce style parallel programs typically executed on a cluster. It provides a solution for how to store a large collection of images on the Hadoop Distributed File System (HDFS) and make them available for e
livedoor Techブログ : 本当はもっと速いImlib2: Imlib2でもImageMagickと同じ仕組みでサムネイル画像生成を速くする方法
こんにちは！こんにちは！ 開発部のやましーです。 今回はSmallLightの中でやっている細かいことについてです。 SmallLightとは SmallLightとは、2010年末にlivedoor labs EDGEにてリリースした画像サムネイル生成用Apacheモジュールです。 JPEG画像の読み込み処理の最適化 JPEG画像は、その圧縮アルゴリズムの特性で読み込み時に1/2、1/4、1/8にダウンスケーリングすることができます。libjpegでは画像読み込み時にjpeg_decompress_struct構造体のscale_denomにダウンスケーリング指数を指定します。 SmallLightではこれをJPEGヒントオプションとして実装しています。パターン文字列に jpeghint=y を付与することで有効になります。（SmallLightの README の100行目） JPEG
グリーの大規模分散ストレージ戦略(nanofs) | GREE Engineering
はじめに はじめまして、グリー株式会社でエンジニアをしておりますkgwsと申します。今回は、グリー内で写真データの保存を行っている分散ストレージ(nanofs)を紹介させていただければと思います。 背景 弊社で運営させていただいている "GREE" ではユーザの写真や動画データを保存することができます。1億ユーザを目指すグリーは、ユーザの増加とともに写真や動画データは上限なしに増加していきます。またユーザの皆様の大切なデータを失うことは許されませんし、サービスを止めることも許されません。そんな状況の中、様々な技術や仕組みを使いサービスを運営してまいりました。 グリーのストレージの歴史は大きく分けて3世代がありました。 第一世代 第一世代ではアプリケーションサーバからNFSサーバをマウントし画像データを保存しておりました。簡単に導入できることと高価なサーバを使用すれば信頼性や安定性も保たれる
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Mobile Image Processing at Velocity SC, 2015
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