写真に写ってしまった人影やゴミ、建物などをサクッと消してしまえるサービスが「cleanupphotos」です。Google Pixel 6やAdobe Photoshopなどにも同様の機能がありますが、cleanupphotosはサイトにアクセスするだけで無料で手軽に使えます。 Remove unwanted objects from photos by dragging boxes https://cleanupphotos.com/ これは水族館でゴマフアザラシを撮影した時の画像。いい感じにゴマフアザラシが水面から顔を出しているところを撮影できたのですが、右側に人が写り込んでしまいました。 そこでcleanupphotosにアクセス。画像をアップロードするため「Photos」をクリックします。 先ほどの画像ファイルを選択。 画像がアップロードされます。 次に消したい範囲をクリック＆ドラ

深津 貴之 / THE GUILD @fladdict THE GUILD。行動・認知・体験のデザイナです。 ネットを知の高速道路として復活させたい。 note.comもお手伝いしています。 書き物 → note.com/fladdict theguild.jp

はじめに 今回はフロント学習で重宝できる教材をまとめました。 軽く自己紹介として、自分は新卒でフロントエンジニアとして入社し2022年で2年目になります。 実際に実務を通す中で「この教材のおかげで実装がスムーズにできた」「この教材をやってたおかげで理解ができた」といったような場面が2年の間で多々ありました。 今回紹介する教材は自分自身が実際に使ってよかったものかつ、そのほとんどが無料で学べるor低価格の教材になっています。 「フロントエンドを網羅的に学べかつ実務の基礎作り」という目的で教材を紹介します。 この記事の主な対象者 フロントエンドの学習をこれからしていきたい人 何を学べばよいのかがわからない人 HTMLとCSSはある程度かける人 この記事の目標 フロント学習の指針が立てられる 実務現場でも活用できるスキルを学べる教材を知れる JavaScript ドットインストールのJavaSc

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「おまじない」include文 C言語は初心者泣かせの言語です。まず初心者の第一歩、"Hello World"からしてよくわからないところがいっぱいです。 #include <stdio.h> // これなに？ int main() // intって？mainって？ { puts("Hello World"); } そして初心者泣かせということは、つまり教える側泣かせでもあります。込み入った議論になってしまうことを避けるため、難しいところは「おまじない」とされてしまうことも少なくありません。#includeはその最たる例と言えるでしょう。 しかしinclude文は決して難しいことをしているわけではありません。誤解を恐れずにざっくりと説明してしまえば、 #include <foo>と書いてある場所にファイルfooの中身を丸ごと貼り付ける だけのことです1。それでは実例を見てみましょう。ここに

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 中国の浙江大学と米Googleの研究チームが開発した「Neural Rendering in a Room: Amodal 3D Understanding and Free-Viewpoint Rendering for the Closed Scene Composed of Pre-Captured Objects」は、1枚のパノラマ写真から部屋内の全体の3次元シーンを正確に再現するシステムだ。 ニューラルレンダリング（ボリュームレンダリング）に基づく最適化により、シーンの3次元配置と照明状態を高精度に推定し、ルームスケールの自由視点レンダリングを実現。家具の移動や照明条件が変わって

「自宅の壁が薄くて、隣の音がうるさい」と感じているあなた。その悩み、蛾が解決してくれるかもしれません。 英ブリストル大学（University of Bristol）の研究チームはこのほど、吸音性に優れた蛾の翅（はね）を硬い表面に貼り付けることで、入ってくる音波の87%を吸収できることを発見しました。 これを応用すれば、将来的には、ノイズキャンセリング機能付きの壁紙などが作れるかもしれません。 研究の詳細は、2022年6月8日付で科学雑誌『Proceedings of the Royal Society A: Mathematical and Physical Sciences』に掲載されています。 Moth wing–inspired sound absorbing wallpaper in sight after breakthrough https://phys.org/news/2

MFCCとは MFCCは聴覚フィルタに基づく音響分析手法で、主に音声認識の分野で使われることが多いです。 最近だとニューラルネットワークに学習させる音声特徴量としてよく使われていますね。 2019.5.29訂正 Deep Learning for Audio Signal ProcessingによるとDeep Learningにおいては必要な情報が失われるためMFCCは使わずに、最後の計算ステップである離散コサイン変換を省いたメルスペクトラム(log-mel spectrum)が使われるそうです。MFCCは従来手法である隠れマルコフモデル、混合ガウスモデル、サポートベクターマシンで使われることが多いです。 今回はMFCC「メル周波数」や「ケプストラム」についても説明し、具体的なMFCCの実装方法も見ていきたいと思います。 メル尺度 心理学者のStanley Smith Stevensらによ

Unityを学ぶための動画を集めたサイト「Unity Learning Materials」。ユニティ・テクノロジーズ・ジャパンの安原氏が、ゲーム制作に使う数学について解説しました。Part3は、「対数」について。対数における公式とその重要性を例を用いて説明しました。 指数関数とは何か 安原祐二氏（以下、安原）：それではパート3ですね。「対数」というテーマでがんばっていきます。パート1から8まである中で、たぶんこのパート3に一番大事な話が含まれているので、ここはぜひ真剣に聞いてもらえればなと思います。 まず、指数関数の話をしましょう。f(x)、イコール例えばa（なにかの数字）があったとしてそのx乗、これを指数関数と呼びます。aは必ず0以上です。負だとこれは考えられないんですよね。0以上です。 どんなグラフになるか。これはまた、aが1以上か1以下かでだいぶ形が変わりますが、1より大きい場合を

＜目次＞ はじめに 第1回：コンピュータビジョン編 第2回：自然言語処理編 第3回：強化学習編 第4回：実務応用編 次回予告 1. はじめに GAN（敵対的生成ネットワーク）講座 現場で使える XAI（Explainable AI）講座 現場で使える自然言語処理実践講座 ディープラーニング最新論文対策講座 スキルアップAIでは、上記の4講座を始めとして、現在、そしてこれから注目されるであろう最先端の機械学習/ディープラーニング技術に関する講座を開講しております。このような講座を開講していく中で、スキルアップAIの講師陣が注目している最先端技術をぜひ知りたいというお声を多くいただきました。 そこで、自動機械学習（AutoML）を専門としICMLなどのトップカンファレンスへの論文採択経験もある斉藤と、需要予測・異常検知など様々な分野で機械学習/ディープラーニングの産業応用に取り組んできた小縣が

人間は目から映像を取り込んで脳で処理しますが、コンピュータにも同じことができます。 スマホの顔認証システムのように、カメラで画像を取得して、チップで処理しているのです。 そんなコンピュータの画像処理の分野に革新が訪れようとしています。 アメリカ・ペンシルバニア大学（UPenn）電気システム工学科に所属するファシッド・アシティアニ氏ら研究チームが、1秒間に20億枚の画像処理が可能なニューラルネットワークを開発したのです。 従来は光を電気に変換してから処理していましたが、光のまま処理できるシステムを作ることで、処理速度を大きく向上させています。 研究の詳細は、2022年6月1日付の科学誌『Nature』に掲載されました。 Penn Engineers Create Chip That Can Process and Classify Nearly Two Billion Images per

古典力学 – オススメの参考書 (上級者向けを意識して) 物理学の入口，それは古典力学． 書店に出向けば古典力学 (以下，しばしば単に力学) のテキストが必ずあるはずだ． 何よりも一つの体系立った最も古い物理学なので，一口にテキストといっても微分積分学のテキストのように，星の数ほどある． 微分積分学 – オススメの参考書 (高校数学との接続を意識して) その中でも以下では上級者向に的を絞って紹介したい． というのも，入門者・初級者向のテキストは現代において「積極的に出版・宣伝される対象」として優遇されており，「わざわざ紹介する」というのが正に無駄骨を折る行為に等しいからである． 一方で上級者向は絶滅の危機といっても過言ではない． ここでは絶版本も惜しげなく紹介する． 図書館に行けばあるはずだ．閉架にもなかったら正に絶滅しているということだ． そういう年代に入ってきている．と思う． ただいき

■はじめに みなさんはじめまして、この春から技術創発推進室に異動となりました松村です。私は機械学習のなかでも画像認識全般に興味があり、昨年に画像処理エンジニア検定エキスパートを、今年の3月にJDLAのE資格を取得しました。まだまだ駆け出しですが、社会の課題解決に向けて、最新技術やビジネス動向のキャッチアップなど、日々精進していきたいと思います。 みなさんはGoogle MediaPipeというものをご存知でしょうか。MediaPipeとは、Google社が提供するライブストリーミングのためのオープンソースのMLソリューションです。このMediaPipeを利用すると高性能なAI画像処理アルゴリズムを利用したARアプリケーション等を簡単に作成できます。また、クロスプラットフォーム対応となっており、主要なOS上で実装が可能です。 MediaPipeで提供されている機能の中に、顔の形状推定を行うF

Pythonバインディングとは？ (主に)C/C++で書かれたコードをpythonで使えるようにすることを言います。 このようなことを行う理由としては、Pythonはもともと計算のパフォーマンスがあまり良くなく、ボトルネックとなるような処理をC/C++のような処理の速いコンパイル言語で記述し、それをPythonから呼び出せるようにするためで、これによって計算のボトルネックを解消することがしばしば行われます。 C/C++以外でもバインディングすることもあるかと思いますが、C/C++だとSIMDやOpenMP、CUDAといったハードウェアアクセラレーションとの親和性も高く、特に科学技術系ではこのような高速化が行われることが多いです。 Pythonバインディングを行うためのライブラリ 本記事で取り上げるnanobindを紹介する前に、現在よく使用されている他のPythonバインディングライブラリ

学習速度はなんと17倍!? StyleGANの学習速度を爆上げした論文「Projected GANs Converge Faster」解説機械学習DeepLearning論文読みGANstylegan2 はじめに 正しい情報を書くよう注意を払っていますが、間違っている可能性があります。 もし見つけた方はコメント等で教えていただけると幸いです。 3行まとめ 事前学習モデルをDiscriminatorに使用することで学習速度を17倍にした feature pyramidとrandom projectionを利用することで性能が向上した 少ない画像数でも低いFIDを実現 論文情報 NeurIPS2021 : http://www.cvlibs.net/publications/Sauer2021NEURIPS.pdf arxiv : https://arxiv.org/abs/2111.0100

概要 日本には美しい四季があることが自慢らしい。しかし日本は亜熱帯地域にあるため雨季を加えなければならないのではなかろうか。 四季が適当か五季が適当か機械学習で吟味してみる。 クラスタリング手法は多くあるが天気予報を文章と捉えたとき、LDA(Latent Dirichlet Allocation)で納得の行くクラスタ数（季節数）を得ることができるのか。 本当は出力が確率分布なのでクラスタ内の各分布距離を計算しながらクラスタ数の落としどころを探す手法を試したかっただけ。確率分布ではAICやBICが使えないから。 そのときの備忘録 実施期間: 2022年6月 環境：Ubuntu20.04 LTS 1. パケージ LDAはgensimではなくscikit learnで作成する。確率分布距離はJensen-Shannon distanceをscipyのAPIで計る。 import numpy as