Automatically Remove Backgrounds From Images | NVIDIA Technical Blog
Researchers from Adobe, the Beckman Institute for Advanced Science and Technology and University of Illinois at Urbana-Champaign developed a deep learning-based method that clips objects from photos and videos. Researchers have developed a number of different artificially intelligent programs to automatically subtract a background from an image, but most are based on colors. When presented with an
NVIDIA、「GTC 2016 ディープラーニング最新情報（画像認識、音声認識）」レポート | IoTNEWS
2021-03-292016-06-02 NVIDIA、「GTC 2016 ディープラーニング最新情報（画像認識、音声認識）」レポート 先日行われた「NVIDIA Deep Learning Day 2016 Spring」で発表された、「GTC 2016 ディープラーニング最新情報について」、エヌビディア合同会社 エンタープライズビジネス事業部DL ビジネスデベロップメント シニアマネージャー 井﨑 武士氏より発表があった。 エヌビディア合同会社 エンタープライズビジネス事業部DL ビジネスデベロップメント シニアマネージャー 井﨑 武士氏 この記事では画像認識、音声認識についての内容をお届けする。 アリババグループによるディープラーニングを使った画像サーチ アリババが提供するサービスの中で、カメラで撮った写真を元に商品を検索するサービスがあるそうだが、これまでの商品の特長抽出は難しかっ
GeForce GTX1080 と TITAN XのDeepLearning学習時間ベンチマーク | GDEPアドバンス
株式会社GDEPアドバンス（本社 東京都文京区/代表取締役:飯野匡道 )は、自社が販売するディープラーニング用ワークステーション「Deep Learning BOX®」において、世界最先端の GPU アーキテクチャ Pascal を採用した GeForce GTX 1080の搭載モデルの販売およびサポートを本日より開始いたしましました。 DeepLearning BOX®は日本で初めてディープラーニングGPUトレーニング・システムの「NVIDIA® DIGITS™ソフトウェア」をサポートしたオールインワンDeepLearning開発キットです。 深層学習研究において、高効率で高いパフォーマンスを発揮できるよう Caffe , Chainer、Theano, TensorFlow、CNTK、CUDA , CuDNN , cuda-convnet な どのDeepLearning関連フレームワ
なぜcuDNNのConvolutionは高速なのか | 射撃しつつ前転
cuDNNはNVIDIAが公開しているDeep Learning用のライブラリである。このライブラリを使うとCaffeやChainerなどのDeep Learning用のソフトウェアの速度が向上する。 この速度向上に寄与している最も大きな部分がConvolutionの高速化である。 個人的には、CPUでどこまで高速にConvolutionが実現できるのかに興味がある。本記事は、その準備段階として、どういう高速化戦略がありえるのかを調べたものである。 ConvolutionとはConvolutionは、日本語では畳み込みと呼ばれる操作である。畳み込み操作自体は何次元のデータ構造に対しても定義できるが、以下では、画像処理でよく使われる、二次元のConvolutionのみを考える。 何も考えずに普通にConvolutionを実装すると、以下の擬似コードのようになるだろう。ただし、簡単のため、境界
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Concepts Walkthrough — Chainer 7.8.1 documentation
