VIBEで、人の動画から3Dモデルを推定する | cedro-blog
1.はじめに 以前から人の動画から3Dモデルを推定する手法はありましたが、複雑な動きの場合は細部でゆがみやズレが生じていました。今回は、この問題点を改善したVIBEという技術をご紹介します。 ＊この論文は、2019.12に提出されました。 2.VIBEとは？ VIBEとは、Video Inference for Body Pose and Shape Estimation の略で、ディープラーニング を使って、人の動画から3Dモデルを推定する技術です。 使用しているモデルは、SMPL (Skinned Multi-Person Linear model)と言う人間の自然なポーズにおける多種多様な体型を正確に表現するためのモデルです。 このモデルは、N＝6890個の頂点を持っており、頂点の重み付き和からP=23個の関節位置を求めることが出来ます。 下記が、VIBEのアーキテクチャーです。入力
Vue.js の基礎を学ぶために LearnCode.academy の学習動画を活用したら最高だった - kakakakakku blog
LearnCode.academy とは？ www.youtube.com LearnCode.academy という YouTube チャンネルがあり，Vue.js や React + Redux などを解説した，無料の学習動画が公開されている．今回受講したのは「Vue Tutorial」で，全9回となっている．合計しても「約1時間程度」なので，スキマ時間を活用して気軽に学ぶこともできる．「Vue.js は気になるけどまだ試したことがない」という人にオススメ！ Vue Tutorial #1 - Vue JS Tutorial for Beginners #1 setting up an app Vue Tutorial #2 - Vue.js filters and computed data Vue Tutorial #3 - Vue.js directives and event
ディープラーニングを用いて「写真の見た目の特徴」を別の写真に転送してしまう「Deep Photo Style Transfer」
ディープラーニングを用いてベースとなる画像に他の画像のスタイル(見た目の特徴)を付与することで、新しい画像を生成することができる「Deep Photo Style Transfer」が、ソフトウェア開発プロジェクトの共有プラットフォームであるGitHub上で公開されています。 GitHub - luanfujun/deep-photo-styletransfer: Code and data for paper "Deep Photo Style Transfer" https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer これまでも、ディープラーニングなどを用いてベースとなる画像に他の画像のスタイルを転送する、という試みが存在したそうです。しかし、ベース・スタイルの両方に写真を使っても、出力した画像が写真っぽくない「絵のようなゆがみ」をも
「dply」、最初二時間無料でVPSが使えます的サービス - uzullaがブログ
https://dply.co/ 一言でいって「二時間無料で手軽にVPSが使えます」サービスです。 「２時間制限を有料で延長出来ます」という方法で収益をめざしている模様。 二時間を超えると勝手に終了されるので、不意に課金されるとかはないし、最初の登録にクレカやデポジットも不要です。 つまり僕が好きなタダサーバーだ！やったね！ 過去にもあった 過去instantserver.ioがこの収益手法をとっていた。ただ、あちらは潰れてしまった。 Instantserver.ioは、たしか30分＋30分（一度目の延長が無料）だったので、2hというのは大分たすかるなという印象です。 注意 素性のしれないよくわからんサーバーに、重要なデータをあげたりしてはいけないゾ！！ まずは見られている、そういう意識をもってつかいましょう！ 使い方 Githubアカウントでサインアップ＆ログインできます、メアドと公開鍵
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