Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
画像のノイズを落としたり容量を小さくしたりするにはどのようなコードを書く必要があるのか？
手書きのメモをスキャンししたときにどうしても発生してしまうノイズを取り除くとともに、ファイルサイズも減らす方法を、スワースモア大学准教授のMatt Zuckerさんが具体的に公開しています。 Compressing and enhancing hand-written notes https://mzucker.github.io/2016/09/20/noteshrink.html Zuckerさんが持つクラスの中には教科書を使用せずに行うものもあり、そうした場合Zuckerさんは「学生書記官」を任命してノートを取ってもらい、スキャンしてアップロードするそうです。 例えば、以下の画像のようなページをスキャンする場合を考えてみます。この画像は300DPIでスキャンされており、約7.2MBのPNG形式で保存されています。それを画質85でJPGに変換すると約790KBになりますが、1ページで7
人工知能で白黒写真をカラーに 早大が技術開発、GitHubでコード公開
早稲田大学の研究グループはこのほど、ディープラーニングを応用し、白黒写真を自然な色に自動彩色する手法を確立したと発表した。プログラムのソースコードをGitHubで公開している。 新技術は、大量の白黒・カラー画像の組から、色づけの手がかりとなる特徴をディープラーニングにより学習し、その特徴を使って白黒画像をカラーに変換する技術。従来、白黒写真の色づけには人手が必要だったが、新技術なら全自動で彩色できる。 画像全体から抽出する「大域特徴」と、小さな領域から算出する「局所特徴」を結びつけて利用することで、画像全体を考慮した自然な色づけができるという。 大域特徴からは、屋内か屋外か、昼か夜かなど画像全体の情報を得、局所特徴からは、水か砂か葉かなど物体の質感を判断し、その領域をどう色づけするかが最も適当か推測。この組み合わせにより、夕暮れの空や人の肌など、状況に合った自然な色づけが可能になったという
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