GitHub - microsoft/VoTT: Visual Object Tagging Tool: An electron app for building end to end Object Detection Models from Images and Videos.You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Slackにアップしたスライドをいい感じに見れるやつ作った - 男女比はカレーと福神漬けと同じくらい
これは呉高専 Advent Calendar 2018の23日目の記事です。 先日、kosen12sというコミュニティで発表した内容をつらつらと書いていきます。 スライドはこちら ↓ speakerdeck.com なぜ作ったのか 自分が所属している研究室では毎週交代で最近読んだ論文をスライドにまとめて発表し合うイベントがあります。 とても良いイベントなのですが、現状として作ったスライドが共有されず「他の人が作ったスライドを見返せない」「自分が紹介するときに紹介済みの論文を載せていないか心配」という問題がありました。 以下のような脳内議論が行われた結果、、、 案1 : Slackにアップロードするよう声かけをすればよさそう？ Pros Slackは研究室でよく使ってるのでアップロードは楽で良い Cons スライドを見返すのに使うのは難しい、整頓されていてほしい スライドアップ時にキーワード
README.mdに動的コンテンツを埋め込む、あるいはImage via Functionというアプローチ - 余白
突然ですが、 README.md に動的なコンテンツを埋め込みたいと思ったことはないですか？僕はあります。 具体的には、リポジトリのコントリビューターをREADME.mdに埋め込みたいという願望がありました。 つまりこういうことです。 しかし毎回CIなどでREADME.mdを編集するのはセットアップが面倒です。 <contributors-list> みたいなCustom Elementsが使えたらきれいな世界だなあと思ったのですが、肝心のscriptタグが動かないのでそれは無理です。 ということで、頼れるのは 画像 ということになりました。 Image via Function README.mdに埋め込めて、なおかつ動的なコンテンツを扱えるのは画像のURL展開だけなので、つまりコントリビューターリストを画像化するHTTPエンドポイントを用意し、そのURLをREADME.mdに埋め込めば
画像内の「カップラーメン」を検出する [Object Detection API]
Python/TensorFlowの使い方(目次) 今回は「カップラーメン」のオリジナルデータセットを使用して、TensorFlowのObject Detection APIで画像内のカップラーメンを検出します。 この記事及びプロジェクトは「一般物体検出アルゴリズム」のSSD(Single shot multibox detector)を使用した研究を目的としています。 ※データセットを含むソースコードはGitHubで公開しています。 加筆(2021年3月30日) この記事は2018年08月08日に「Ubuntu16.04 + TensolFlow1.9.0」で作成されました。2021年3月30日に「Windows10 + TensolFlow1.15.5」でも動作するように記事を加筆しました。 Googleが公開していた「object_detection_tutorial.ipynb」の
![画像内の「カップラーメン」を検出する [Object Detection API]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4af1465cf1036f95b1b69f4c0702e72611933727/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.petitmonte.com%2Fimages%2Fog_image.jpg)
ビジュアルリグレッションテストを導入して見た目の変化に気づける様にする - 弥生開発者ブログ
こんにちは、 @lulu_ulul です。普段は鳥取からフルリモートで勤務しています。 Misoca では年に数回全員でオフィスに集まる日がありまして、先日久々に鳥取から名古屋オフィスに行き楽しんで来ました。 その時にメンバーに「あれ、髪染めました？」と聞いたのですが、「いや、染めたの結構前ですよ…」と返されてしまいました。。。 Zoom 等のカメラ越しだと色味の変化に気づきにくいのもあるのですが、私の様な目diff 性能が低い人間には細かな差を認識するのは難しいですね。 違いの分かる男になりたいです。 目視でデザインの変化を確認・検知するのがつらい… 日々のライブラリのアップデートや新機能をリリースする際に意図しない箇所のデザインに影響が出ていないか心配になりますよね。 また、CSS の整理やコンポーネントのリファクタリング等を行う際にも、影響が出る懸念やその確認作業の大変さから中々踏み
すばらしきポケモンエコシステム⚡️ - Qiita
タイトルだけだと何を言っているのか意味が分からないと思うのですが、最近ポケモン図鑑を作っていて、その過程で思いの外ポケモン関連のエコシステムが充実していたので、発見したものを紹介いたします。 ちなみに私はXYまでは全作プレイしてました。スプラトゥーン沼のせいで時間がなくなり卒業しました。(自慢ですがウデマエXです) データ系 まずは要となるポケモンデータを管理してくれているパッケージたちを紹介します。この分野は競合がたくさんいるのですが、私が見つけた中で一番筋が良さそうだったのはこちらです。 GitHub - fanzeyi/Pokemon-DB: A Pokemon database in JSON format. 次のそれぞれの要素に対してのJSONがあります。 ポケモン アイテム ワザ タイプ 例えば私はクチートが好きなのですが、クチートのデータはこんな感じ。 { "base": {
縦横比を無視したリサイズをしても違和感のない画像に仕上げることができる画像リサイズ用ライブラリ「Caire」
画像ファイルのリサイズはすべてのピクセルに対して均等に伸縮させるものです。このため、人物や建物が写っている画像に縦横比を無視したリサイズを行うと、被写体のバランスも崩れてしまい、違和感のある画像になってしまいます。画像リサイズ用ライブラリ「Caire」は画像内にある人物や建物などの比率を維持したままリサイズでき、違和感のない画像を作り出せます。 GitHub - esimov/caire: Content aware image resize library https://github.com/esimov/caire 「Caire」はSeam carvingアルゴリズムを使った画像リサイズ用ライブラリです。Seam carvingアルゴリズムはレスポンシブウェブデザインを採用したウェブページのように、画面サイズに応じて画像のリサイズを行うようなコンテンツにおいて、縦横比を無視したリサイ
線画着色webサービスPaintsChainerを公開した - Qiita
http://paintschainer.preferred.tech こちらに先月記事にした線画の着色のデモを公開しました！！ 反響の大きかった皆さんに試していただけます！！（ちょっと期待値が上がり過ぎてないといいですがｗ） http://qiita.com/taizan/items/cf77fd37ec3a0bef5d9d 以前の記事『初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。』はこちら。 ⇓そしてこちらがもじゃくっきーさんの使用例になっております。 GPUを使っている関係上アクセスが集中したりすると遅くなったりサーバーが落ちたりする可能性もありますが、生暖かく見守っていただければと思います。←たくさんの方に広まったこともあって、めっちゃ重くなっています。ぐぬぬぬ 画面はこんな感じっす。 線画ファイルを選択するととりあえず自動で塗ってくれます。 ※ただし、現状ではgifや
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Rainmaker | タグクラウド製造ソフト
GitHub - piqnt/svgexport: SVG to PNG/JPEG command-line tool and Node.js module