TensorFlowの物体検出用ライブラリ「Object Detection API」を手軽に使えるソフト「Object Detection Tools」を作ってみた - karaage. [からあげ]
TensorFlow 2.xに対応しました 「Object Detection API」のTensorFlow 2.x対応に伴い、「Object Detection Tools」もTensorFlow 2.xに対応しました。詳細は以下のQiita記事参照ください。 TensorFlowの「Object Detection API」が凄いけど難しい ディープラーニングによる物体検出を色々試しています。 上記の記事では、SSDという手法だけを試してみたのですが、その他の色々な手法（Faster RNN等）やパラメータを変えて比較してみたくなりますね。 そんなときに便利なのがGoogleさんが提供している「Object Detection API」です。 実験的なソフトの位置付けではあるのですが、学習から推論まで可能なソフトが揃っていますし、configファイルを用いてSSDをはじめとした多くの
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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
Svelte • The magical disappearing UI framework
compiled Svelte shifts as much work as possible out of the browser and into your build step. No more manual optimisations — just faster, more efficient apps. compact Write breathtakingly concise components using languages you already know — HTML, CSS and JavaScript. Oh, and your application bundles will be tiny as well. complete Built-in scoped styling, state management, motion primitives, form bi
Bower入門(基礎編) - from scratch
Bower入門 これから Bower について書いてきます。Bowerの使い方から実際に使う上で考慮することまで含めて書きます。 長くなりそうなので単に使うだけの基礎編とモジュールを作る上で気をつけることをまとめた応用編に分けて書きます。 Bower とは Twitter社が作ったフロントエンド用のパッケージマネージャです。 Java で言う Maven、 Ruby で言う gem、 Perl で言う cpan のようなものです。 Node.jsには npm と呼ばれるパッケージマネージャがありますが、それに強く影響を受けています。 パッケージマネージャを利用することでライブラリを自分で管理する必要がなくなり、管理するファイルの数を減らすことができます。 また、パッケージマネージャを利用することでライブラリのバージョン管理をしやすくなります。 さらに自分のライブラリを Bower comp
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