畳み込みニューラルネットワーク - Wikipedia
畳み込みニューラルネットワーク（たたみこみニューラルネットワーク、英: convolutional neural network、略称: CNNまたはConvNet）は、畳み込みを使用しているニューラルネットワークの総称である。画像認識や動画認識、音声言語翻訳[1]、レコメンダシステム[2]、自然言語処理[3]、コンピュータ将棋[4]、コンピュータ囲碁[4]などに使用されている。 畳み込みニューラルネットワークの定義は厳密に決まっているわけではないが、画像認識の（縦, 横, 色）の2次元画像の多クラス分類の場合、以下の擬似コードで書かれるのが基本形である[5]。ここから色々なバリエーションが作られている。損失関数は交差エントロピーを使用し、パラメータは確率的勾配降下法で学習するのが基本形である。これらの偏微分は自動微分を参照。 以下の繰り返し 畳み込み層と活性化関数 最大値プーリング ベク
画像管理をActiveStorageからCarrierWaveへ乗り換えた話 - dely Tech Blog
本記事は dely Advent Calendar 2019 22日目の記事です。 qiita.com adventar.org 昨日はiOSエンジニアのknchstが「“ダーク“な2019年」という記事を書きました。 tech.dely.jp こんにちは、delyでサーバーサイドエンジニアをやっているyamanoiです。 弊社のとあるプロダクトにて画像アップロード処理周りに、ActiveStorageを使用していたのですが、使いづらい点がいくつかあったため、採用実績があったCarrierWaveへ乗り換えました。 この記事ではなぜ乗り換えたのかと、乗り換える手順を書いていきたいと思います。 なぜActiveStorageから乗り換えたのか 1. CDNとの相性が悪い 2. 画像のリクエストがRailsに向いてしまう 3. DBへのリクエストが頻繁に走る CarrierWaveへ乗り換える
【SinGAN】たった１枚の画像から多様な画像生成タスクが可能に - Qiita
はじめに 本記事はDeep learning論文紹介のAdvent Calender 2019の6日目の記事です。 本記事ではコンピュータビジョンのトップカンファレンスであるICCV2019でBest paperに選ばれたSin GANの論文について紹介し、公式のGitHubを色々触ってみようと思います。 SinGANは１枚の訓練データのみを学習に用いるので、気軽に画像生成を試すことができます(画像サイズにもよりますがGoogle colabratoryのGPUでおよそ1~5時間程度)。後半ではGoogle Colabratoryを用いて実際に画像生成を行っているのでぜひ試してみてください。 【SinGAN公式】 ・arxiv ・Github 【Qiitaの記事】 ・【論文解説】SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natura
Mug Life | Animate Faces in any Photo
It's Alive! Bring your photos to life! Create stunning 3D characters from any photo. Experience 3D Animation Import photos or use built-in search. Create living memes with Mug Me, Emojimation, and Pose Controls. Mug Your Friends Use community content for inspiration. Share your creations as videos, GIFs, and avatars. To create Mug Life, we combined decades of computer graphics expertise with the l
デジタルシグナルプロセッサ - Wikipedia
デジタルシグナルプロセッサ（英: digital signal processor、DSP）は、デジタル信号処理に特化したマイクロプロセッサであり、一般にリアルタイムコンピューティングで使われる[1]。 デジタル信号処理のアルゴリズムは一般に大量の演算を一群のデータに対して素早く行う必要がある。アナログからデジタルに信号を変換し、それを操作し、再びアナログに戻す（下図参照）。多くのデジタル信号処理は潜伏時間に制約がある。すなわち、デジタル信号処理がある時間以内に完了しないと、システムは役に立たない。 単純なデジタル信号処理システム 多くの汎用のプロセッサでも、デジタル信号処理のアルゴリズムを正しく実行できる。しかし、そのようなマイクロプロセッサは消費電力や大きさの関係で、携帯電話やPDAなどには適さなかった。デジタル信号処理に特化したDSPは、より安価でより低消費電力でありながら、より高性
フォトグラメトリ入門 撮影方法～3Dモデル作成 | STYLY
サンプル STYLY GALLERYからサンプル空間を体験できます。 Museum of Photogrammetry フォトグラメトリとは？ フォトグラメトリとは、物体を様々な方向から撮影した写真をコンピューターで解析し、3Dモデルを立ち上げる技術です。 フィギュアのような小さなものから、建築や都市といった大きなものまで3Dモデルにすることができます。 測量や地形調査、史跡保護などの専門的な分野でも使用される技術ですが、最近ではゲーム制作でも活用されています。 PCやフォトグラメトリ用のソフトが高性能化してきていることから、誰でも簡単に扱うことができる技術となりつつあります。 Rocca Calascio – RAWscan by Spogna on Sketchfab フォトグラメトリを行うために必要なものを準備する フォトグラメトリに必要なものを準備しましょう。 フォトグラメトリを行
写真測量法 - Wikipedia
ブラジル、サンカルロス州、ファゼンダ ド ピニャル本社の写真測量 ブラジル、サンカルロス州、ファゼンダ ド ピニャル本社の写真測量 写真測量法 (しゃしんそくりょうほう 英: Photogrammetry) とは、写真画像から対象物の幾何学特性を得る方法である。写真測量法の歴史は現代写真技術と同じくらい古く、起源は19世紀半ばに遡る。フォトグラメトリとも呼ばれるが、こちらは狭義に、デジタルカメラ等で多面的に撮影した複数のデジタル写真をコンピュータで画像解析し、3次元コンピュータグラフィックス等を得るプロセスを指す言葉として用いられる。 写真測量の最も単純な例として、写真画像面に平行な平面上に存在する2点間の距離を求める場合があげられる。写真画像の縮尺が分かっていれば、画像上の距離を測定し、実際の距離を縮尺から逆算して求めることができる。 この技術の高度な応用例であるステレオ写真測量を使うと
Feature engineering - Wikipedia
This article needs to be updated. Please help update this article to reflect recent events or newly available information. (February 2024) Feature engineering is a preprocessing step in supervised machine learning and statistical modeling[1] which transforms raw data into a more effective set of inputs. Each input comprises several attributes, known as features. By providing models with relevant i
ビジュアライジング・データ
TOPICS Programming , Database 発行年月日 2008年11月 PRINT LENGTH 432 ISBN 978-4-87311-378-4 原書 Visualizing Data FORMAT 手軽で強力なプログラミング環境「Processing」を用いた情報視覚化技術についての解説書。地図情報・階層ファイルシステム・リスト・グラフ構造・時系列データなど、さまざまなデータの収集・解析手法から対話的な視覚化手法・プログラミングテクニックまでを豊富な実例を用いて詳しく解説しています。EclipseなどのJava開発環境や、ActionScriptを利用した視覚化手法についてもカバーしています。情報視覚化に興味のある幅広い読者にとって役に立つでしょう。 ビジュアライジング・データで言及されている書籍の本棚 。 原著者によるサポートページ サンプルファイルのダウンロー
An OpenGL library
GLFW is an Open Source, multi-platform library for OpenGL, OpenGL ES and Vulkan development on the desktop. It provides a simple API for creating windows, contexts and surfaces, receiving input and events. GLFW is written in C and supports Windows, macOS, Wayland and X11. GLFW is licensed under the zlib/libpng license.
クロマキー - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "クロマキー" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2023年5月) クロマキー（Chroma key）もしくはクロマキー合成（クロマキーごうせい）は、キーイングの一種。映像の一部から特定の色の成分を分離し、そこに別の映像を合成する技術[1]。 フィルムでは古くから使われてきたブルーバック合成を模したもので、均質な色の背景の前で人物を撮影し背景に別の映像をはめこむなどの使い方がなされる。アナログビデオ、デジタルビデオの両方で利用され、ライブでの使用も可能である。背景色には人物の肌色と補色の関係にあるブルーやグリーンが多く使用さ
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画像解析 - Wikipedia
GitHub - sighook/pixload: Image Payload Creating/Injecting tools
Remove Background from Image – remove.bg
GitHub - ldci/glfw-red: OpenGL with GLFW and Red/System
GitHub - honix/Redraw: Painting app in Red language
GitHub - toomasv/red-graphviz: Graph vizualization for Red with graphviz
OpenCV-Pythonチュートリアル — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation
This project is abandoned — Abandoned project 1.0 documentation
GitHub - koba-yu/RedOCR: OCR and image processing for Red programming language.