One-stage object detection
Object detection is the computer vision technique for finding objects of interest in an image: This is more advanced than classification, which only tells you what the “main subject” of the image is — whereas object detection can find multiple objects, classify them, and locate where they are in the image. An object detection model predicts bounding boxes, one for each object it finds, as well as
長文を３行ぐらいで纏めてくれるエンジン IMAKITAを作ってみました - コンピュータ将棋 Qhapaq
まさかのGigazineデビューをしました。ありがとうございます！！ gigazine.net 唐突ですが皆様は偉い人の長話に苛々したことはないでしょうか。言いたいことは短いのに枝葉をつけた長文を送られるのにウンザリしたことはないでしょうか。 そんな皆様の声（？）を受けて、長文を３行ぐらいで纏めてくれる（厳密には、文章全体の中で特に重要度の高い文を抽出してくれる）エンジン IMAKITAを作ってみました。 https://www.qhapaq.org/imakita/ 使い方： ・テキストボックスに文章を入れる（日本語は「。」/「！」/「？」、中国語は「。」区切り、英語、スペイン語、ドイツ語、フランス語、ポルトガル語、イタリア語は「.」区切り。日本語のみ改行も区切る機能を試験的に導入中） ・Squeezeボタンを押す ・結果を楽しむ 使用上の注意： ・無保証です ・文章が長すぎると落ちます
How to easily do Object Detection on Drone Imagery using Deep learning
Section 1: Aerial Imagery — a brief backgroundMan has always been fascinated with a view of the world from the top — building watch-towers, high fortwalls, capturing the highest mountain peak. To capture a glimpse and share it with the world, people went to great lengths to defy gravity, enlisting the help of ladders, tall buildings, kites, balloons, planes, and rockets. Images of San Francisco ta
画像キャプションと動作認識の最前線 〜データセットに注目して〜（第17回ステアラボ人工知能セミナー）
This document summarizes several datasets for image captioning, video classification, action recognition, and temporal localization. It describes the purpose, collection process, annotation format, examples and references for datasets including MS COCO, Visual Genome, Flickr8K/30K, Kinetics, Charades, AVA, STAIR Captions and Actions. The datasets vary in scale from thousands to millions of images/
Actcast紹介資料 / actcast-ja
Idein Inc.が開発中のエッジコンピューティングプラットフォームサービスActcastの紹介資料です。 様々な実世界情報とWebサービスとが連携する先進的なIoTシステムを手軽に安価に構築する事ができます。 ディープラーニングモデルによる推論はエッジデバイス上で実行され、コストの最適化やプライバシー保護を実現します。
YOLO: Real-Time Object Detection
How It Works Prior detection systems repurpose classifiers or localizers to perform detection. They apply the model to an image at multiple locations and scales. High scoring regions of the image are considered detections. We use a totally different approach. We apply a single neural network to the full image. This network divides the image into regions and predicts bounding boxes and probabilitie
YOLOv2のリアルタイム物体検出をTensorFlowとPythonで実装する方法
YOLO v2をどうしてもPythonで使ってみたかったので作ってみた こんにちは。 AI coordinatorの清水秀樹です。 数多くあるオブジェクト物体検出の中で、処理速度が最も早い？と言われているYOLO v2を試してみました。 公式サイトの通りやって、環境のセットアップと静止画のオブジェクト物体検出を描画できるところまでは簡単にできましたが、なぜか動画になるとエラーになってしまいました。 そんなわけで、公式サイトのやり方ではイマイチ不良消化のまま先に進めなくなってしまったので、少し思考を変え、静止画でオブジェクト物体検出ができるなら、Pythonでソースコードを組み直せば、リアルタイム映像でもYOLOを試せると考え、実際にPythonで動かせるように作成してみました。 中々苦労しましたが、なんとか実装できたので、その内容を紹介したいと思います。 参考にさせて頂いたサイトの紹介 ち
Image Completion with Deep Learning in TensorFlow
Introduction Content-aware fill is a powerful tool designers and photographers use to fill in unwanted or missing parts of images. Image completion and inpainting are closely related technologies used to fill in missing or corrupted parts of images. There are many ways to do content-aware fill, image completion, and inpainting. In this blog post, I present Raymond Yeh and Chen Chen et al.’s paper
Colorful Image Colorization
Example input grayscale photos and output colorizations from our algorithm. These examples are cases where our model works especially well. For randomly selected examples, see the Performance comparisons section below. Welcome! Computer vision algorithms often work well on some images, but fail on others. Ours is like this too. We believe our work is a significant step forward in solving the color
GitHub - kjw0612/awesome-deep-vision: A curated list of deep learning resources for computer vision
Awesome Deep Vision A curated list of deep learning resources for computer vision, inspired by awesome-php and awesome-computer-vision. Maintainers - Jiwon Kim, Heesoo Myeong, Myungsub Choi, Jung Kwon Lee, Taeksoo Kim The project is not actively maintained. Contributing Please feel free to pull requests to add papers. Sharing [Share on Twitter](http://twitter.com/home?status=http://jiwonkim.org/aw
Faster Deep Learning with Theano & GPUs
Domino recently added support for GPU instances. To celebrate this release, I will show you how to: Build and train neural networks in Python.Using the GPU, I'll show that we can train deep belief networks up to 15x faster than using just the CPU, cutting training time down from hours to minutes. Why are GPUs useful?When you think of high-performance graphics cards, data science may not be the fir
ディープラーニングを使ったイメージの切り抜き | カメリオ開発者ブログ
こんにちは、シバタアキラです。この度PyDataの本家であるアメリカのコミュニティーで半年に一度開催されているPyDataカンファレンスに出席するため、NYCに行って来ました。11/22-11/23の二日間の日程で行われ、延べ250人ほどが参加したイベントです。その時の模様は、先日のPyData Tokyo第二回ミートアップでもご説明させていただき、また後日記事化されると思いますので、そちらをぜひご覧いただければと思います。 今回はそのPyData NYCカンファレンスで私が発表してきたミニプロジェクトについてお話します。最近各所で話題に上がるディープラーニングですが、これを使った応用を「カメリオ」のサービス向上のために使えないか、というのがそもそものプロジェクトの着想でした。今回PyData Tokyoオーガナイザーとして、またディープラーニングで色々と面白い実験をしている田中さん（@a
Introducing: Flickr PARK or BIRD | code.flickr.com
tl;dr: Check it out at parkorbird.flickr.com! We at Flickr are not ones to back down from a challenge. Especially when that challenge comes in webcomic form. And especially when that webcomic is xkcd. So, when we saw this xkcd comic we thought, “we’ve got to do that”: In fact, we already had the technology in place to do these things. Like the woman in the comic says, determining whether a photo
実装ディープラーニング
はじパタLT資料です。ディープラーニングのライブラリの使い方が知りたい方は15ページからご覧ください。Read less
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GitHub - thoughtworksarts/EmoPy: A deep neural net toolkit for emotion analysis via Facial Expression Recognition (FER)
Chainer: A flexible framework for neural networks
Deep Learning for Image Recognition in Python