GitHub - csabahruska/jhc-components: JHC Haskell compiler split into reusable componentsYou 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
GRIN Compiler | whole program optimizer for lazy and strict functional languages
GRIN Compiler whole program optimizer for lazy and strict functional languages View on GitHub index2 Page Status: work in progress GRIN is a compiler backend and an intermediate language. The goal is to bring the benefits of whole program analysis and optimization for functional languages especially Haskell. The main benefits are: smaller executables (more accurate dead code elimination) faster pr
教師無し学習で物体の動きを追跡する人工知能を学習させる
１．教師無し学習で物体の動きを追跡する人工知能を学習させるまとめ ・動画の色を利用して動画内の物体の動きを追跡する学習法をGoogleが公開 ・白黒化した動画を再カラー化させる作業を行わせる事で同時に物体追跡もできるようになった ・ラベル付き動画や教師役が不要なためスケーラブルな学習も将来的に可能に ２．色を追跡させる事で人工知能は物体の動きも追跡できるようになった 動画内の物体を追跡する事はコンピューターヴィジョン研究での根本的な課題であり、動きの検出や物体の相互作用、動画の演出効果などを扱うアプリケーションにとって不可欠な要素です。 しかしながら、機械に視覚的に物体を追跡するように教えるのはチャレンジングな課題です。学習には大量の説明ラベル付き動画が必要であり、大規模に学習をさせるのは現実的には困難です。 論文「Tracking Emerges by Colorizing Videos
ディープラーニングによる映像解析で車両をトラッキングするのに苦労した - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? サマリー ・交通量調査をディープラーニングで自動処理するにはトラッキング技術が必要 ・サンプルムービーの解説：https://youtu.be/cKdESkOEWPQ ・カルマンフィルタとは ・カルマンフィルタを映像解析に応用するのに苦労した点 要するに大型車両に隠れてしまった車両が再度表示する際、ちゃんとトラッキングして重複カウントしないようにしようね、というお話です。サンプルムービーをぜひご覧ください。自慢したいポイントが3つのほどあるので、これから解説します。 交通量調査をディープラーニングで自動処理するにはトラッキング技術が必要
SSDで物体を追跡することが可能か - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事はSSD物体検出と物体追跡の実行例を用いて両者の違いについて解説します。SSDは物体検出としてよく利用されるアルゴリズムですが、場合によって、物体追跡アルゴリズムとして流用することも可能。本記事はSSD検出と、SSD検出+追跡とで、両方サンプル動画を作成し、両者の違いについて考察してみます。 *本記事はこちらの記事を和訳したものです。 Introduction SSD物体検出は過去の記事で取り上げましたが、基本的にSSDは入力された動画に対してフレーム単位で検出を行い、フレームごとのBoundingBoxが取得できます。Nフレーム
DeepLearningで上司を認識して画面を隠す - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 背景 仕事をしているとき、業務に関係ない情報を閲覧していることって誰でもありますよね？ そんなときに背後にボスが忍び寄っていると気まずい思いをします。もちろん急いで画面を切り替えれば良いのですが、そういう動作は逆に怪しまれることになりますし、集中しているときは気がつかないこともあります。そこで怪しまれずに画面を切り替えるために、ボスが近づいてきたことを自動的に認識して画面を隠すシステムを作ってみました。 具体的にはKerasを用いてボスの顔を機械学習し、カメラを用いて近づいてきたことを認識して画面を切り替えています。 ミッション ミッシ
【OpenCVを使ったスポーツ画像解析6】深層学習（ディープラーニング）を用いてテニス選手をトラッキング | DataTennis.NET
深層学習（ディープラーニング）を使ってみました 【OpenCVを使ったスポーツ画像解析5】画像からテニス選手の位置を検出するでは、選手の初期位置を検出するために、HOG特徴量とSVM(サポートベクターマシン）を組み合わせた手法を用いました。 今度は流行りの深層学習（ディープラーニング）を用いて選手の動きをトラッキングしてました。 トラッキングした動画は↓になります。（動画素材は、shutterstockで購入した動画を用いています） 手前側の選手：「playerdown」 奥側の選手：「playerup」 と検出しています。 奥側の選手は、画像サイズに対して小さいからか、検出できていない時間帯も多いです。 これは小さい選手の学習データを増やせば解決できる問題かと思っています。 それでは、どうやって学習データをつくったか、モデルに学習させたか。 簡単ですが、概要を↓に書いてみました。 SSD
ElmとPureScript、どっちを選べばいいんだよ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? (※アイキャッチ画像は、この記事に関係あるようで関係ないウサギ対ウナギ画像です) アドベントカレンダー『Elm2』の昨日の記事は、ababさんの『Elmで副作用を扱う仕組みCmdがとっても良い理由』でした。副作用のある部分とない部分を分離する「純粋」な言語は、作用を扱うのが面倒くさい言語だと思われがちですが、実は作用を扱うのがとても上手なんですよね。ElmのCmdは、Haskellみたいにモナモナせずにシンプルに作用を扱う方法としてElmがたどり着いた、ひとつの解答であります。 さて、Elm と PureScript は、どちらも Al
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GitHub - abhineet123/Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection: Collection of papers, datasets, code and other resources for object tracking and detection using deep learning
