OpenCV 以外の場所にある深層学習ベースの顔検出を調査中(3) - Qiita
顔検出 PyPI mtcnn 0.1.1 Multi-task Cascaded Convolutional Neural Networks for Face Detection, based on TensorFlow github MTCNN face detection implementation for TensorFlow, as a PIP package. Youtube Face detection with MTCNN Python3.4 +でのTensorFlow用のMTCNN顔検出器の実装 これは、FacenetのDavid Sandberg（FaceNetのMTCNN）からMTCNNの実装を参考にして書かれています。 これは、Zhang、Kらの論文に基づいている。 （2016）[ZHANG2016]。 そのBENCHMARKを示しており、どの程度実用的な速度がでる
OpenCVに含まれる深層学習ベースの顔検出 - Qiita
2022年時点で利用可能なOpenCVの顔検出・顔照合のサンプルへの記事があります。 OpenCVに加わった深層学習ベースの顔検出・顔照合のデモ用のサンプル 記述が古くなっていることに気づきました。 リンクが壊れています。 OpenCV のdnnの配下のスクリプトが大幅に変わったようです。 # This script is used to estimate an accuracy of different face detection models. # COCO evaluation tool is used to compute an accuracy metrics (Average Precision). # Script works with different face detection datasets. 最近 OpenCVの中に深層学習ベースの顔検出があることに気づいた。
OpenCV 以外の場所にある深層学習ベースの顔検出を調査中 - Qiita
OpenCV 以外の場所にある深層学習ベースの顔検出 を別記事にしました。 学習済みのファイルが提供されているものもあれば、そうでないものもあります。 論文に関連付けられてあるものもあれば、そうでないのもあります。 Tensorflow Face Detector Effect 以下のYouTubeをみるように言っています。 https://www.youtube.com/watch?v=gw4CVz7SPEs&feature=youtu.be 手順の補足： Know Issue Please view that issue here if your output video is blank. A brief reminder is: check the input codec and check the input/output resolution, since this part
技術には賞味期限がある - Qiita
画像処理、画像認識の分野の技術動向を調査すると、ここ数年でいろんな枠組みが変わってきたことを感じる。 ここ５年の間の変化 ＯｐｅｎＣＶの最適化がさらに進展した。 IPPがＯｐｅｎＣＶに含まれるようになった。 マルチコアでの平行化・並列化がライブラリの広い範囲で進展するようになった。 ＡＲＭの組み込み用のＣＰＵでも４コアが利用できるようになった。 64bit OSを使えることが増えた。 ＧＰＵを使うことが組み込みの分野でも可能なボード（モジュール）が登場した。 Deep Learning の関係で、画像認識関係のアルゴリズムが大幅に書き換えられている。 ハイエンドの技術はサーバー側で実装されており、５年前には実現不可能だったレベルの技術がブラウザ越しに利用可能になっている。 これらの状況から感じたこと 技術には賞味期限がある。 企業の中で開発したライブラリやハードウェアが陳腐化する速度が高ま
「OpenCV-Python Tutorials」と「実践 機械学習システム」 - Qiita
「OpenCV-Python Tutorials」についての訳に関連して、他の書籍と比較を行いました。 OpenCV入門 OpenCV-Pythonチュートリアル入門 OpenCV-Pythonを始めてみよう OpenCV-PythonをWindowsにインストールする OpenCVをwindowsで使えるようにする。 OpenCV-PythonをFedoraにインストールする OpenCVをFedoraで使えるようにする。 OpenCVでのGUIの特色 画像操作を始めてみよう 画像を読み込むこと、表示すること、保存することを学びます。 動画操作を始めてみよう 動画の再生、カメラからの動画のキャプチャと動画としての保存を学びましょう。 OpenCVの描画関数 直線、矩形、楕円、円などをOpenCVを使って描画することを学びます。 マウスをペイントブラシとして使う マウスを使って塗りつぶし
DeepLearningはアニメを変えるのか？ - Qiita
（題を付けかえました。このページ中の画像は、それぞれの引用先のサイトの画像を表示しているものです。） 最近、Deep Learning関連では、アニメ産業自体にも影響しやすい技術が多数開発されているように思う。 まず、セル画の時代からある輪郭線をラフスケッチからトレースする作業が自動化されてしまうのではないか？ ラフスケッチの自動線画化 web サービス■全層畳込みニューラルネットワークによるラフスケッチの自動線画化 次の２つの技術によれば、そのような線画画像に基づいて、色指定と着色の工程を自動化できてしまう可能性がないか？ 初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた しかも、簡単な方法で色指定をして着色させることもできています。 作者の方がWEBサービスを提供を開始しました。 線画の着色のデモ 自分のPCで動作させたい方は、以下のリンク先へ - 線画着色webサービスPain
必見「OpenCV-Python Tutorials」 - Qiita
「OpenCV-Python チュートリアル文書」 のサイトが立ち上がっています。 OpenCV-Python チュートリアル文書のページへようこそ! まとまった訳を読むためには、上記のサイトをご利用ください。 以下の訳は、訳として不十分であり、関連するpythonのライブラリとの比較をした部分に独自性がある程度の代物です。 OpenCV3.2のOpenCV-Python Tutorials が http://docs.opencv.org/3.2.0/d9/df8/tutorial_root.html で公開されています。 (最近はGoogle翻訳の精度も上がっているので、この記事を読むよりは、Google翻訳にかけてみれば十分かもしれません。) OpenCV3.1のOpenCV-Python Tutorials が http://docs.opencv.org/3.1.0/d6/d00
Cython on Raspberry Pi - Qiita
Pythonで開発しているプログラムをRaspberryPiのようにPCに比べて貧弱なCPUに移植する際には、遅さが目立ってしまう。 なるべく少ない労力で高速化できるかどうか、Cythonの状況を調べてみた。 (Scikit-learn, scikit-imageはCythonを用いて高速化をしている。それらが、RaspberryPiでも使えていることを考えると、Cythonの枠組みがRaspberryPiでも使えているはずだ。) Cythonを使ってRaspberryPi上で高速化している事例は見つかった。 Cython自体のinstall方法はどうしているのか調査中だが、 sudo pip install cython としているのが見つかった。 Speed of Python, at least for doing raw IO, is quiet disappointing. By
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