A Beginner’s guide to Deep Learning based Semantic Segmentation using Keras
A Beginner's guide to Deep Learning based Semantic Segmentation using Keras Divam Gupta 06 Jun 2019 Pixel-wise image segmentation is a well-studied problem in computer vision. The task of semantic image segmentation is to classify each pixel in the image. In this post, we will discuss how to use deep convolutional neural networks to do image segmentation. We will also dive into the implementation
エディンバラ大学とAdobe、ニューラルネットワークを用いて、より現実的に滑かな動きを実現する四足歩行キャラクタのリアルタイム制御技術を発表
エディンバラ大学とAdobe、ニューラルネットワークを用いて、より現実的に滑かな動きを実現する四足歩行キャラクタのリアルタイム制御技術を発表 2018-05-28 スコットランドのエディンバラ大学、Adobe Researchの研究者らは、ニューラルネットワークを用いて動作データから四足歩行キャラクタにおける自然なアニメーションを生成する新たな手法を発表しました。 論文：Mode-Adaptive Neural Networks for Quadruped Motion Control 著者：HE ZHANG, SEBASTIAN STARKE, TAKU KOMURA, JUN SAITO GitHub：sebastianstarke/AI4Animation: Character Animation in Unity3D using Deep Learning and Biologic
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
人工知能のクイズ王、APIが一般公開。あらゆるデベロッパーから利用可能に
人工知能のクイズ王、APIが一般公開。あらゆるデベロッパーから利用可能に2013.11.18 21:00 福田ミホ ショッピングサイトでお買い物を手伝ってもらったり、など。 IBMが開発した人工知能のワトソンは、米国のクイズ番組で人間のクイズ王に勝利しただけじゃなく、お医者さんのサポートしたりパティシエになったり、いろんな仕事をこなしてきました。そして今彼は、頼まれた仕事は誰からでも、どんな分野でも引き受けてしまおうとしています。IBMがワトソンをクラウドに載せて一般公開しようとしているんです。 IBMが、2014年にワトソンを一般のデベロッパーに公開することを発表しました。そこでは新しいオープンなAPIが使われ、デベロッパーがワトソンの自然言語処理能力を直接使うコードを書けるようになる予定です。デベロッパーからワトソン君に自然言語で質問の文字列を送ると、リアルタイムで回答を得られる仕組み
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Unity AR Foundation and CoreML: Hand detection and tracking