日立製作所OSSソリューションセンタの横井です。今回は、画像認識を行うNode-REDのTensorflow.jsノードの使い方をご紹介します。 Tensorflow.jsとNode-RED TensorFlow.jsとは、TensorFlowのJavaScript実装です。TensorFlow.jsを用いることで、ブラウザ上やサーバサイドのNode.jsで学習や推論処理をリアルタイムに実行できます。また、Node-REDは、主にIoT向けに開発されたピジュアルプログラミングツールです。InfoQの記事によると、2020年のトレンドとしてTensorlow.jsはEarly Majority、Node-REDはEarly Adoptersという流行っている/流行りつつあるOSSとして位置付けられています。 本記事では、これらトレンドの2つのOSSを組み合わせて何ができるか見てみましょう。

はじめに COVID-19の影響により、リモート勤務が常識となって、それに伴いWeb会議も増えました。 弊社ではWeb会議のツールの１つとしてGoogle meetを使用しているのですが、 meetだと、カメラはONにして顔だけかくすことってできないのかなあ・・とか思ってました。 以前はmeetでどうやって映像をフックして加工するのかよくわからなかったので挫折。 先日こことかここを見かけて、なんとなくできそうな気がしたのでリトライ。 extentionを使った実際のmeet画面は↓みたいなかんじ。 meet画面の左上にトグルスイッチを置いて、ONのときにカメラ表示すると顔が隠れる。 すでにこういうextentionがどこかにあるかもしれませんが、 「顔を隠す」という用途のものがみつからなかったので、 いろいろ試行錯誤しながらやってみました。 どうやって実装するか chrome extens

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.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads

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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 この記事では、WebRTCとTensorflow.jsを用いた感情認識ビデオチャットの紹介をします。このアプリケーションは2018年11月に行われたWebRTCハッカソンをきっかけに開発をはじめました。現在はUIやインフラなどさらなる改良をし、こちらでAWSを使って公開しています。今回は使い方と全体のアーキテクチャまでに留めますが、ゆくゆくはシリーズ化して内部の詳細な設計に迫っていければと思います。また、この記事の最後にはアプリケーションの制作意図と、公開した経緯について触れさせていただきます。 使い方 文字で仕組みを紹介するより

以下の記事を参考に書いてます。 ・Face and hand tracking in the browser with MediaPipe and TensorFlow.js 1. ブラウザでライブデモを試してください「facemesh」は、画像内の顔の境界とランドマークを検出、「handpose」は手を検出するパッケージです。これらのパッケージは小さく、高速で、ブラウザ内で実行されるため、データがユーザーのデバイスを離れることはなく、ユーザーのプライバシーが保護されます。 以下のリンクから、今すぐ試すことができます。 ・facemesh ・handpose これらパッケージは、マルチモーダル知覚パイプラインを構築するためのライブラリ「MediaPipe」の一部としても利用できます。 ・MediaPipe face tracking ・MediaPipe hand pose trackin

Guest post by Jeff Houghton, Chief Operating Officer - Modiface Inc. ModiFace has been creating artificial intelligence tech for the beauty industry for over a decade and began working on AR experiences before "Augmented Reality" was a household term. As smartphones hit the market, ModiFace quickly took advantage of the platform to switch from a virtual try on for a 2D image, to a virtual try on f

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Platform Adapter for React Native This package provides a TensorFlow.js platform adapter for react native. It provides GPU accelerated execution of TensorFlow.js supporting all major modes of tfjs usage, include: Support for both model inference and training GPU support with WebGL via expo-gl. Support for loading models pretrained models (tfjs-models) from the web. IOHandlers to support loading mo

Posted by Yannick Assogba, Software Engineer, Google Research, Brain team We are pleased to announce that TensorFlow.js for React Native is now available for general use. We would like to thank everyone who gave us feedback, bug reports, and contributions during the alpha release and invite the broader community of React Native developers to try it out! What is React Native?JavaScript runs on a wi

WebAssembly版のTensorFlow.jsが登場、Webブラウザでの推論処理を10倍以上高速に実行 Googleがオープンソースで公開している機械学習ライブラリTensorFlowの1つとして、Webブラウザ上で機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルによる推論の実行などが可能になるJavaScriptライブラリ「TensorFlow.js」があります。 TensorFlow開発チームは、このTensorFlow.jsの内部で行われている処理をWebAssemblyで実装した「WebAssembly backend for TensorFlow.js」のアルファ版を発表しました。 We’re excited to release the Alpha of our WebAssembly backend for TensorFlow.js! WASM has wider dev

https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjtIwhfU9hN31oZq-g0biojjwbrQsBHV-Kbw-vv_mwqR7cmT7kS7anbCDv4VwUsBA_QWIJfYSHrYDPekwUhP62N7QhXG8OoChmjXGtJ2xN44e5kNdBDSe_bPoO4_SL_0ntOw76HXI2t5yw/s1600/bodypix2-twitter.gif November 18, 2019 — Update(November 18th,  2019) BodyPix 2.0 has been released, with multi-person support and improved accuracy (based on ResNet50), a new API, weight quant