付箋でチームのタスク＆プロジェクト管理をやってみたら色々捗った ｜ 福岡のホームページ制作会社・メディア総研株式会社 マグネッツ事業部
こんにちはかわさきです。最近ネットで話題のミョウガの妖精ことヨシゴイさんが気になってしょうがありません。 どうも福岡でもお会いできるらしいので、機会があったら是非お住まいに伺ってみたいと思います。 さて、最近マグネッツで全体のタスク管理方法を見直しまして、付箋を使って行う超ローカル手法を始めました。まだ始めたばかりですが、なかなか調子がいいので、どんな課題があったのか、どういう風に取り入れたのか、取り入れてみてどうだったのかなどをご紹介します。 目次 社内で抱えていたタスク管理上の課題 導入準備 タスク管理の運用・ルール 導入してみてどうだったか 終わりに 導入にあたって参考にさせて頂いたサイト 社内で抱えていたタスク管理上の課題 全体でどのくらいの仕事を今行っているかわからない 普段、各スタッフがクライアント様から仕事を承り、それぞれで作業する人を探して依頼する…という流れで進めていまし
Treasure 2017 の研修資料は Go を学ぶのに最高だった - kakakakakku blog
Go 関連の本を読んだり，サンプルコードを写経するだけではなく，もっと実践的に勉強したいなと思って調べていたら，VOYAGE GROUP の Treasure 2017 と言うインターンシップの研修資料が GitHub に公開されていることを知って，さっそく挑戦してみた．数日間取り組んでみて，とにかく素晴らしかったので，紹介したいと思う．suzuken 先生，素晴らしすぎます！ Go入門 GitHub - voyagegroup/talks 学べるテーマ Go の研修資料とは言え，幅広いテーマで Go を学ぶことができる点が素晴らしかった．ザッと挙げるとすると以下のようになる．テーマを見るだけで，もうワクワクしてくるのではないだろうか？ アルゴリズム実装とテストコード フィボナッチ数 スタック CLI net/http curl 実装 スクレイピング実装 コンカレンシー goroutine
dlibを用いたselective search - kivantium活動日記
ディープラーニングを使ったイメージの切り抜きで紹介されていたselective searchをやってみました。 selective searchは画像中の似たような領域を一つの物体として認識して、物体の候補を提案するアルゴリズムです。 良さそうなスライドを見つけたので紹介しておきます。 KantoCV/Selective Search for Object Recoginition from belltailjp www.slideshare.net Selective SearchのPython実装にはdlibの他にも belltailjp/selective_search_py · GitHub AlpacaDB/selectivesearch · GitHub があるようです。これ以外にもあったら教えて欲しいです。 dlibのインストール 記事ではMatlab実装を使っていましたが、
第4回 オブジェクト検出器の作成方法 | gihyo.jp
お久しぶりです。私事でなかなか執筆の時間がとれず、前回の掲載から長く時間が空いてしまい申し訳ありませんでした。皆さんから寄せられたコメントには非常に励まされました。 というわけで、今回はいよいよ最終回です。前回はオブジェクト検出器を使って顔を検出するところまで行いました。今回は、オリジナルオブジェクト検出器を作成してみます。 今回作成するプログラムのソースコードは、こちらから一括してダウンロードすることができます。 Data.zip 学習の流れと仕組み 学習の流れ 前回のおさらいになりますが、オブジェクト検出器は機械学習という方法を通して作成されます。つまり、コンピュータプログラムに検出したいオブジェクトの画像（正解画像）とそうでない画像（非正解画像）を与えることで、オブジェクトが含まれている画像の傾向というのをコンピュータに覚えさせていきます。 学習の流れを簡単にまとめると以下の通りです
物体検出/追跡研究者のための画像アノテーションツール ObjectMarker - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
コンピュータビジョンで物体検出や追跡を行う場合、当然のことながら学習データというのをある程度用意しなくてはいけません。具体例としてはOpenCVのHaarClassifierCascadeで物体検出するための検出器を訓練するとき、訓練画像をたくさん集めて、その対象となる物体がその画像のどこにあるのかを記述したテキストファイルを作らなくちゃいけません。 詳しくは、ここら辺を参考にしてください。 http://gihyo.jp/dev/feature/01/opencv/0004 また、作った物体検出器やトラッキング用プログラムが正しく位置を検出しているかを評価するために、あらかじめ正解データというのを作っておいてそれに対して評価をする必要があります。この正解データというのがやっぱり画像を集めて、それに対してその物体の位置というのをいちいち人間が手動で調べて、なんらかの外部ファイルとしてその座
OpenCVでの物体検出器作成 - kivantium活動日記
OpenCVのオブジェクト検出器作成方法についての解説です。 学習データの作成 まず最初にオブジェクト検出器の学習に使う教師データを用意する必要があります。そのためにまずGUIでオブジェクトの位置を指定するGUIツールを作りました。 PythonのOpenCVを使います。 #!/usr/bin/env python #! -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import sys drawing = False sx, sy = 0, 0 gx, gy = 0, 0 rectangles = [] ok = False def draw_circle(event,x,y,flags,param): global sx, sy, gx, gy, drawing if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN
機械学習のためのOpenCV入門 - Qiita
機械学習を行うために、画像から特定の物体(領域)だけ切り出して認識したり学習データを作りたい、ということがよくあると思います。 本稿では非常に多くの機能を持つOpenCVの中から、そうした機械学習のために利用する機能にフォーカスしてその利用方法を紹介していきたいと思います。具体的には、下記のモジュールを中心に扱います。 CVPR 2015 Tutorials 基本的な切り出しの手順は以下のようになります。以下では、このプロセスに則り解説を行っていこうと思います。 前処理: 物体検出が行いやすいように、画像の前処理を行います 物体検出: 物体の検出を行い、画像から切り出します 輪郭検出: 画像上の領域(輪郭)を認識することで、物体を検出します 物体認識: OpenCVの学習済みモデルを利用して対象の物体を認識し、検出を行います 機械学習の準備: 切り出した画像を用い、予測や学習を行うための準
OpenCVで物体検出器を作成⑤ createsamples【開発会社プロフェッサ】
OpenCVで物体検出器を作成する⑤ ～createsamples～ こんにちは！ザキヤマです。 残暑を待ち構えていましたが、涼しいままあっという間に10月ですね～。 3つの特徴量の違いに引き続き、今回はtraincascadeの準備編、createsamplesについて説明していきます。 OpenCVで物体検出器を作成するシリーズ、記事一覧はこちら！ 作業フォルダの構成 まず作業フォルダを作りましょう。 今回使用したのはWindowsで動かせるOpenCV、バージョンは2.4.11です。 以下からダウンロードできます。 → OpenCV – Browse /opencv-win/2.4.11 at SourceForge.net opencvの中のbinフォルダから、作業フォルダに必要なファイルをコピーしていきましょう。DLしたexeをインストールしたディレクトリの、 \opencv\b
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OpenCVによる”アニメ顔”検出 - EeePCの軌跡
OpenCVでLBP特徴を使った”物体検出器”を作成してみた - EeePCの軌跡
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