DBSCANクラスタリングの解説と実験 – S-Analysis
前回の記事は密度ベースクラスタリングのOPTICSクラスタリングを解説しました。 今回の記事はもう一つの密度ベースクラスタリングのDBSCANクラスタリングを解説と実験します。 目次：１．DBSCANとは ２．Sci-kit LearnのDBSCAN ３．コード・実験 (K-Mean++ vs DBSCAN) ４．まとめ DBSCANとはDBSCAN (Density-based spatial clustering of applications with noise ) は、1996 年に Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander および Xiaowei Xu によって提案された密度準拠クラスタリングのアルゴリズムです。半径以内に点がいくつあるかでその領域をクラスタとして判断します。近傍の密度がある閾値を超えている限り，クラスタを成長さ
可愛い子をまとめたサイト【NIshioteen／ニシオティーン】
今回紹介するのは、ラッパーとして活躍する、可愛い女の子『KT（ケーティー）』さんです。 画像の引用元：KTさんのtwitter この記事では、KTさんの可愛すぎる画像を厳選して紹介しています。 KTさんのInstagramもぜひチェックして、最新のかわいい画像を見逃さないようにしてくださいね！ KTのかわいい画像20枚...
セクシー女優で学ぶ画像分類入門
2. 解析動機 2013年5月18日Tokyo WebMining #26 2 最後の春だし画像処理の勉強でもしとくか 後輩からAV女優の類似画像検索の話を聞く （ぱろすけ 2012） DMMにはアフィリエイトあったよな これでウェブサービス作れば儲かるかも 決して下半身からの要望で解析したのではありません http://blog.parosky.net/archives/1506 3. 計算環境 2013年5月18日Tokyo WebMining #26 3 使用言語：Python ２．７ （少しだけR） 使用モジュール：Numpy, Scipy, OpenCV 科学技術計算用のライブラリ MATLABにできることは大体できる numpy.ndarray 型付き多次元配列 numpy.linalg 線形代数計算 scipy.cluster 今回はこれのk-means法を使用
Pythonで手軽に顔認識をやってみる(face-recognition)
はじめまして！エンジニアのUemaです。 近年では、スマホのロックの解除や入館時の認証など様々なことに顔認識の技術が使われています。 顔認識を利用するには機械学習、画像処理や数学などの様々な知識が必要で学習コストがかかり、顔認識を使ってアプリケーションを作ってみたいと考えている人もなかなか手が出ないと思います。 そんな人に朗報です！ 手軽に顔認識を行えるface-recognitionというPythonライブラリが存在します！ 今回は顔認識の入り口として、face-recognitionを実際に使ってみたいと思います。 face-recognitionとは Pythonコードやコマンドラインで手軽に顔を検出・認識することができるライブラリです。face-recognitionの顔認識モデルは99%の正解率を記録しているそうです。 インストール(mac) Pythonとhomebrewがイン
OpenCV Haar-Cascadeによる顔検出 - Qiita
まずはじめに LGTM 乞食なのでよろしくお願いします¥ この記事の目的 なんか顔認証のシステム作りたいなーと思い、OpenCVの基礎的な勉強から始めてます。 OpenCVでは、顔・目などを検出できるカスケード識別器の学習済みファイルを事前に用意されています。 学習済みファイルは下記リンク先からダウンロードできます。 今回は顔検出のために「haarcascade_frontalface_default.xml」を使ってみます。 https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 以下も用意されてるのでまとめてgit cloneしましょう。 カスケード型の識別器のファイル ファイル名 対象物体
【保存版】Kohya版LoRAインストール＆設定、WebUIでの使用法まで解説 キャラ学習手順備忘録
Windows環境でkohya版のLora(DreamBooth)による版権キャラの追加学習をsd-scripts行いWebUIで使用する方法を画像付きでどこよりも丁寧に解説します。また、おすすめの設定値を備忘録として残しておくので、参考になりましたら幸いです。 このページで紹介した方法で作成したLoraファイルはWebUI（1111）で使用することができます （WebUIでLoraファイルを使用する方法も解説します） コマンドライン版とポップアップGUI版がありますが、ここではsd-scriptsに直に設定値を入力して使用する手順を解説します。 (ポップアップGUIのスクリプトが、LoRAのアプデに追いつかなくなるリスクがあるので、昔はGUIでの手順を解説していましたが、現在はsd-scriptsに直接各種パラメーターを渡す方法を解説しています)
matplotlibで作成したプロットを画像ファイルに保存する方法 - Qiita
matplotlibで作成したプロットを新しいウィンドウに表示するのではなく、画像ファイルに保存する方法です。 サーバーでプログラムを動かした時に役に立ちました。 環境 Ubuntu 14.04.5 LST Python 2.7.6 matplotlib 1.3.1 numpy 1.8.2 画面に表示しないで画像ファイルとして保存する (1) pyplotをインポートする前にmatplotlib.use('Agg')を記述します。 (2) plt.savefig(figure.png')で画像ファイルとして保存します。この場合カレントディレクトリに保存されます。 import numpy as np import matplotlib matplotlib.use('Agg') # -----(1) import matplotlib.pyplot as plt # y = f(x) x
openCVで物体認識 by traincascade - Qiita
何をするか？ こういうのやりたい。 すなわち、写真の中に検出したいものが写っていたら、その座標を特定する。 どうやってやるか？ openCVで、HOG特徴量(輝度の勾配で作る特徴量)やHaar-Like特徴量(画像の明度で作る特徴量)と正解ラベルを用いて、複数の弱学習器を作って、boostingして判別。 openCVは、pyenvでanacondaインストールからのconda install -c https://conda.binstar.org/jjhelmus opencvでサクッと入る。 pyenvとかanacondaはググれば沢山方法が出てきます。 レッツトライ 0 ディレクトリ構成 1 学習用の正解データ情報を作成 2 学習用の不正解データ情報を作成 3 positiveのベクトル作成 4 学習器作成 0 ディレクトリ構成 任意のディレクトリ/ ├data/ │ ├pos/
Docker マウント(データの永続化)｜株式会社ネットアシスト
お久しぶりです。H.Uでございます。 今回は現在勉強中であるDockerの機能の一部をご紹介したいと思います。 データの永続化について まず導入として、データの永続化についてご説明します。 コンテナ内に生成されるファイルは、コンテナ本体が削除されるとデータ保持ができなくなります。 これは、ライフサイクルを一番に考えているコンテナ環境には不都合が生じます。 その為、Dockerコンテナ内ファイルをホストマシン上に保存することが必要になります。 保存方法は２つあり、バインドマウントとボリュームがあります。 この２つを利用することで、コンテナ削除後にデータを維持することができます。 これをデータの永続化と呼びます。 バインドマウントについて バインドマウントは、ホストマシン上のファイルまたはディレクトリをコンテナにマウントする方法です。 コンテナ外部にあるファイルを読み書きが可能で、ホスト上のど
シェルスクリプトで変数の先頭・末尾のtrim処理いろいろ | ゲンゾウ用ポストイット
ユーザの入力情報を取り扱うときには、誤ってスペースを入力されたことを考慮した対策が必要です。 入力情報を変数に代入していた場合は先頭・末尾のtrim処理を行っておくと良いです。 Bashシェルスクリプトでtrimを実行する方法はいくつかあるので取り上げてみました。 前提入力情報は INPUT という変数に格納しておきます。 $ INPUT=' genzouw postit ' # スペースがあることがわかるようにカッコを付与しています $ echo "[${INPUT}]" [ genzouw postit ]変数の前後から不要なスペースを除去し、以下のように出力されるようにしたいと思います。 [genzouw postit]trimの方法1：sed僕の中ではセオリー。 余談ですが、 sed が使えると head や tail や tr も代用できるし非常に便利です。万能ナイフ。 $ ec
フューチャー技術ブログ
パーサーコンビネータをもっと身近にするという記事でパーサーコンビネータを使ってみる記事を書きました。せっかくなので作ってみたくなったのでチャレンジしてみました。
Docker for Windows を始めよう — Docker-docs-ja 19.03 ドキュメント
Docker Desktop へようこそ！ Docker Desktop for Mac のセクションは、Docker Desktop コミュニティ安定版リリース（Community Stable release）に関する情報を扱います。エッジリリース（Edge release）に関する情報は、 Edge リリースノート を御覧ください。Docker デスクトップ・エンタープライズ（DDE）リリースに関する情報は Docker Desktop Enterprise を御覧ください。 Docker とは、コンテナ化したアプリケーションを構築・実行・共有するための、全てが揃った開発プラットフォームです。Windows 上で Docker を使い始めるためには、Docker Desktop が最も良い方法です。 ダウンロード情報、システム要件、インストール手順については、 Docker Desk
金子邦彦研究室へようこそ（トップページ）
金子 邦彦（かねこ くにひこ） 勤務：福山大工学部情報工学科 学内の役職：情報工学科学科長，共同利用センター副センター長（ICT サービス部門長），大学教育センター・数理・データサイエンス・ＡＩ教育部門長 こんにちは．私は大学教授であり，人工知能，データベース，３次元コンピュータグラフィックス，プログラミングの分野で研究，実践プロジェクト，教材開発を行い，学会活動や論文執筆，書籍出版，大学での授業実施，研究室の運営にも携わっています．役職を持ち，情報工学科の発展，大学のICTの発展，大学の数理・データサイエンス・ＡＩ教育の発展にも尽力しています． また，インターネットを通じて情報発信を行い，基礎的な知識から最新技術，教材に至るまで幅広く発信しています．これらの情報が多くの人々に役立つことを願っています． 金子邦彦研究室では，こんなことを行っている． 【活動の概要】 データベースに関する最新
cmakeの使い方
この文章はGitLab上で開発されており継続的に更新されていきます。 Contribution この本は下記のようにGNU フリー文書利用許諾契約書の元で配布されています。 タイポの指摘や内容に関する不明瞭な点の指摘などがあればGitLab/issueに報告してください。 License Copyright (C) 2020 Toshiki Teramura この文書を、フリーソフトウェア財団発行の GNU フリー文書利用許諾契約書(バージョン1.2かそれ以降から一つを選択)が定める条件の下で複製、頒布、あるいは改変することを許可する。変更不可部分、表カバーテキスト、裏カバーテキストは存在しない。 cmakeはC++やFortranのプログラムでよく使用されているビルドツールの一つです。 cmakeで出来ること プログラムのビルドを行うためのスクリプトの生成 cmake自体はプログラムのビ
WindowsでDirectX 11をダウンロードしてインストールする方法
特定のアプリやプログラムでDirectX 11を実行したい場合、DirectX 11ダウンロードパッケージをどこで入手すれば良いのでしょうか？DX11をインストールする方法は？MiniToolのこの記事では、DirectX 11のダウンロード・インストールガイドと役立つヒントを提供しています。 DirectX は、主に3Dゲーム、グラフィックス、ネットワークゲーム、動画、音声処理などのマルチメディアに関連するタスクを処理するために使用される、一連のアプリケーションプログラミングインターフェースです。通常、Windows PCにデフォルトでプリインストールされています。 Microsoftは最新版のDirectX 12 Ultimateをリリースし、Windows 11/10にデフォルトで搭載しています。しかし、DirectX 9や11のような旧バージョンのDirectXを必要とするアプリや
OpenFace
Free and open source face recognition with deep neural networks. News 2016-09-15: We presented OpenFace in the Data (after)Lives art exhibit at the University of Pittsburgh and have released the code as Demo 4: Real-time Face Embedding Visualization. 2016-08-09: New blog post: (Face) Image Completion with Deep Learning in TensorFlow. (OpenFace group discussion on it) 2016-06-01: OpenFace tech repo
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