オータニ @Taku600RR 小山市と栃木市は交差点の度に車が水没していておそらく200台程は水没しており、新車2年目の愛車フィットRSも助手席がめちゃ雨漏れで浸水しておりまさに地獄でした。 その中で冠水した道路を悠々と走るのはやはりジムニー先輩でした。 買お pic.twitter.com/lQt6EJXDrr
![なぜ!?周りの車が水没する中、颯爽と走る車がいるぞ!](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/60583b24fc23cffe3ece6697f05cd265a513bc82/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs.tgstc.com%2Fogp3%2Fefe7406547ca8e5bfdfbf32df4eec60d-1200x630.jpeg)
オータニ @Taku600RR 小山市と栃木市は交差点の度に車が水没していておそらく200台程は水没しており、新車2年目の愛車フィットRSも助手席がめちゃ雨漏れで浸水しておりまさに地獄でした。 その中で冠水した道路を悠々と走るのはやはりジムニー先輩でした。 買お pic.twitter.com/lQt6EJXDrr
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
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