単一画像からの最新ディープラーニング顔アルゴリズムを試す(2017 年 7 月 14 日時点) (2020 年 1 月 1 日追記) - Qiita
漢なら, 単一画像から顔認識したり顔メッシュを復元したりをディープラーニングでやりたいですね! やりましょう! DenseReg DenseReg: Fully Convolutional Dense Shape Regression In-the-Wild https://arxiv.org/abs/1612.01202 顔のセグメンテーション(目, 鼻, 眉とか)と形状推定ができます. Semantic Image Segmentation 用に DeepLab http://liangchiehchen.com/projects/DeepLab.html を使っています. 独自 python caffe layer を使っているので, コンパイルするときには注意です! として python caffe module をビルドすることも忘れずに. ねんがんの DenseReg: Ful
NTTコムウェア | 「Deep Learning画像認識プラットフォーム」を3月1日より販売開始～「監視・検閲」「保全・点検」「製品検査」の分野におけるAI利用を促進～
ページ内移動ナビゲーション ナビゲーションへ移動 (アクセスキー 1)1 本文へ移動 (アクセスキー 2)2 カテゴリーごとのナビゲーション・関連リンクへ移動 (アクセスキー 3)3 サイト補助説明(ご利用規約、個人情報について、サイトの使い方)のナビゲーションへ移動 (アクセスキー 4)4 2017.02.28 「Deep Learning画像認識プラットフォーム」を3月1日より販売開始 ～「監視・検閲」「保全・点検」「製品検査」の分野におけるAI利用を促進～ エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：海野 忍、以下 NTTコムウェア）はDeep Learning（深層学習）技術を活用した画像認識プラットフォームを2017年3月1日（水）より販売開始します。このプラットフォームにより「監視・検閲」「保全・点検」「製品検査」の分野におけるAI利用を促進していき
Intel FPGAs Break Record for Deep Learning Facial Recognition - High-Performance Computing News Analysis | insideHPC
Intel FPGAs Break Record for Deep Learning Facial Recognition Today Intel announced record results on a new benchmark in deep learning and convolutional neural networks (CNN). Developed with ZTE, a leading technology telecommunications equipment and systems company, the image recognition technology is what many companies in Internet search and AI are trying to advance. Perception, such as recogniz
数学の苦手なバイオの学生がCourseraの機械学習コースを修了して気づいたこと - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 機械学習を学ぶのに最も適した教材と言われる、Machine Learning | Coursera を受講し終わりました！ 「機械学習に興味はあるけど、何から始めたらいいかわからない」 「Courseraはいいって聞くけど、難くて挫折する気がする」 「機械学習やるなら、PRMLがいいって聞いたけど」 という人は多いと思います。私も同じように思っていました。Courseraの機械学習コースを始めたのはなんとなくですが、修了してみて、やって本当に良かったと思います。機械学習は面白いし夢があるので、ちょっとでも興味がある人の背中を押したいと思
NTTコムウェア | 不適切コンテンツの自動フィルタリングシステムのトライアルを開始－DeepLearning技術を活用して人間の感性に近い判定が可能に－
ページ内移動ナビゲーション ナビゲーションへ移動 (アクセスキー 1)1 本文へ移動 (アクセスキー 2)2 カテゴリーごとのナビゲーション・関連リンクへ移動 (アクセスキー 3)3 サイト補助説明(ご利用規約、個人情報について、サイトの使い方)のナビゲーションへ移動 (アクセスキー 4)4 2015.02.09 不適切コンテンツの自動フィルタリングシステムのトライアルを開始 －DeepLearning技術を活用して人間の感性に近い判定が可能に－ エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：海野 忍、以下 NTTコムウェア）は、SNS等に投稿される画像コンテンツからアダルト等の不適切なコンテンツを高精度に識別するシステムの開発に成功しました。 本システムは、これまで目視による監視で膨大な労力とコストがかかっていた投稿監視等の業務を飛躍的に効率化することができるも
パーセプトロンからSVMでの画像認識まで、機械学習エントリのまとめ - きしだのHatena
なんかJJUGナイトセミナーで機械学習をやるっぽくて、定員100人が40人キャンセル待ちとかになってますね。 【東京】JJUG ナイト・セミナー「機械学習・自然言語処理特集！」12/17（水）開催 - 日本Javaユーザーグループ | Doorkeeper ということで、予習用だか復習(になるかわかんないけど)用に、2008年になんか機械学習をやってたときのエントリをまとめてみます。 今でこそ機械学習はなんかもりあがってるけど、2008年にぼくがやってたとき「ところで機械学習やってなんになるの？」ってよく言われてました。ぼくも「いや、なんかそこに機械学習ってものがあるから実装してる」みたいな答えをしてた気がします。特に目的はありませんでした。 たまたま サポートベクターマシン入門 という本を見かけて、なんか実装してみたくなっただけです。 変な力がありあまってたっぽい。 機械学習ことはじめ
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