僕には夢がありまあす。それは本を出版することです。ブロガーにとっては最大の夢なのではないでしょうか。 しかしどんな本を出版したいというのは明確には決まっていません。このブログをまとめた本でもいいですし、僕のイラストを絡めた本にもいいです。 それでこの前会社の先輩に本をだしたいということを打ち明けたんですよね。 そしたら、 ｢お前が本をだすようになったら日本は終わりだー！｣ って言われましたね。 僕が本をだすだけで日本が終わるならすでに日本終わってるんじゃないですかね。 本出版しまーす！日本沈没ドーン＼(^o^)／ ドーンじゃあるかい！ 僕の影響力どんだけだよ。 そんな話はさておきまして、本を出版したいという話です。 まだ｢したいな～｣ってだけです。企画段階です。 だから記事を書きつつブログを書籍化する方法を考えていきたいと思います。 なぜ本を出版したいのか 印税生活したい！なんてことはあり

一部修正しました（取り消し線部） 一連のコマンドを走らせたかったのですが、私はシェルスクリプトの文法が苦手です。そこで、Python 3でシェルのコマンドを実行させる方法を調べてみました。書きやすいし、より高級なことができると思います。 subprocessモジュール 他にも何かあるみたいですが、現在はsubprocessモジュールのrun()関数を用いるのが推奨されているようです。Python 3.5で追加されたほやほやの関数です。 以下のようにすると$ ls -l /usr/binを実行できます。 cmd = ['ls', '-l', '/usr/bin'] subprocess.run(cmd) 結果は標準出力に出力されます。結果をプログラム内で使いたい場合は引数にstdout=subprocess.PIPEを追加してください。run()の返り値はCompletedProcessクラ

19日に行われた Kyoto.なんか #3 で発表・デモをさせていただいた内容まとめです。 はじめに: 検出器の重要性 アイドル顔識別 をずっとやっている中で、顔の識別・分類(Classification)はCNNを使って出来ているけれど まだ上手く出来ていない別のタスクがあって。 それが画像内からの顔領域の検出 (Detection, Localization)。 「画像内に写っている人物が誰であるか」を識別するためには、まずはその画像に写っている「顔」を検出する必要がある。 その検出された顔それぞれについて分類器にかけて「この顔は○○さん」「この顔は××さん」と分類していくことになるわけで。 分類器に与える入力画像を切り抜いて抽出するのにもまず顔領域を検出する必要があるし、その分類器を学習させるためのデータセットも、様々な画像から顔領域を検出して切り抜いてそれぞれに対してラベル付けする

突然ですが、驚異の連写性能を誇るカメラ α9 を購入しました。 これは……(･ω･ lll) #sony #α9 pic.twitter.com/xaZ9xIeuAj— たーせる#6 (@tercel_s) 2017年8月11日 僕にとっては、2年前に買った α7S に次ぐ 2 台目の Sony 製ミラーレス機です。 この α9、従来機種の弱点であった連写機能が、まさしく主役級の働きをします。 その性能たるや驚異的な動体視力を持ったチート級の武器であり、できれば身近な人には内緒にしておきたいとさえ思えるほどです。 α9 vs 動体 まずはこちらの写真をご覧ください。 α9 で撮った「海沿いを走る電車の写真（失敗例）」です。 せっかく撮ったのに、よく見ると電車の妻先頭部に架線柱のブラケットが重なってしまっています（下図参照）。 これはもったいない。 これまでは、渾身の一撃がこうなってしまうと