２つのDXと技術的負債-YAPC Tokyo 2019「エンジニアリング組織論への招待」はビジネス書としても技術書としても評価された。これら二つは別のことなのだろうか。それをも同じものなのだろうか。 この講演では技術者体験DXと企業のデジタル化のDXの２つを橋渡ししていく。 「エンジニアリング組織論への招待」の骨子である、不確実性を恐れる人間の…
多くのCPAN Authorに育てられ、息をするようにCPANモジュールを書けるようになり、そして分かったこと
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骨格検出(tf-pose-estimation)をMacBook Proで試してみた ｜ DevelopersIO
MacBook Proでtf-pose-estimationを用いたリアルタイム骨格検出を試してみたので、その内容を紹介します。 tf-pose-estimation モデルがCaffe実装であるOpenPoseというリアルタイム骨格検出システムのTensorFlow版です。骨格検出のアルゴリズムはこの論文で発表された内容に基づいているようです。 環境 OS: macOS High Sierra CPU: 3.1 GHz Intel Core i5 メモリ： 16 GB 2133 MHz LPDDR3 Python 3.6.6 事前準備 リポジトリの説明に沿って、tf-pose-estimationを使えるようにします。 まずはリポジトリをクローンします。 git clone https://github.com/ildoonet/tf-openpose 必要なpythonモジュールをpi
ポーズ推定を使ってピクトさんを量産する | Code Craft House
その昔、画像から人のポーズ推定ができたら、ピクトさんの画像が大量に作れるなーと考えたことがありました。当時は諦めましたが、ここ最近のDeep Learning技術の発展で実現の可能性が出てきました。少し前に Realtime Multi-Person Pose EstiamtionのChainer実装 が公開されていたので、ありがたく使わせてもらって、「写真からピクトさんを生成する」をやってみます。なお、この記事の環境構築から後の部分はJupyter Notebookでそのまま動くようにしてあるので、興味を持たれた方はそのままコピペして実行して見てください。 やること 「写真からピクトさんを生成する」がこの記事のゴールになります。まず、今回やることの全体像を示しておきます。なお、図の一番右の画像はわかりやすさのために半透明にしていますが、白一色で塗りつぶします。 内容としては、 最初に、学
Meishi ― The micro macro keyboard kit - たのしい人生（別館） - BOOTH
BOOTHは、さまざまなクリエイターの 創作物があつまるマーケットプレイスです。 クリエイターの素敵な作品があなたを待っています。
オリジナルキーボードを作ってみる その5「とりあえず1キーキーボード」 - ゆかりメモ
前回でArduinoの基本的な使い方がわかったと思うので早速キーボードにしていきます。 前回の記事はこちら。 eucalyn.hatenadiary.jp 前回の最後でプログラムはこうなってたと思います。 const int inputPin = 3; const int ledPin =13; void setup() { pinMode(inputPin,INPUT); pinMode(ledPin, OUTPUT); } void loop() { if ( digitalRead( inputPin ) == HIGH ){ digitalWrite(ledPin, HIGH); } else { digitalWrite(ledPin, LOW); } } ではこれをキーボードにしましょう。 「a」だけが入力できるキーボードを作る まずはボタンを押すと「a」が入力される1キーのキ
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