OpenPoseを動かしてみた。 - Qiita
目次 1.OpenPoseを動かしてみた。 2.OpenPoseチュートリアルのソースコードを読む。 3.WindowsでOpenPoseを動かしてみた。 4.OpenPoseのFace Estimationを動かしてみた。 5.OpenPoseのHand Estimationを動かしてみた。 背景 CVPR2017で発表された、DeepLearningを使った、単眼カメラでのスケルトン検出アルゴリズムが、OpenPoseという名称でライブラリ化・公開されました。 早速、Ubuntu(1404)で、OpenPoseのPose Estimationを動かしてみたので、手順を解説します。 https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 上記画像ソースは、［ ぱくたそ（www.pakutaso.com）］様のフリー写真素材を使用し
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
HoloLensで猫の顔を認識する Dlib FaceLandmark Detector #アセットアドカレ - Qiita
はじめに この記事は Unity Assets Advent Calendar 2016 10日目の記事になります。 本日は前日のOpenCV for Unityと同パブリッシャーであるEnox SoftwareさんのDlib FaceLandmark Detectorをご紹介します。 Dlib FaceLandmark Detector 1.0.5 Dlib FaceLandmark Detector | DlibFaceLandmarkDetector can ObjectDetection and ShapePrediction using Dlib C++ Library. https://enoxsoftware.com/dlibfacelandmarkdetector/ Dlib FaceLandmark Detectorについて OpenCVとは別物で、Dlib FaceLa
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
Coursera Machine Learning (11): 写真の光学文字認識 (Photo OCR) - 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 を受講しているので、復習も兼ね学んだ内容を簡潔にまとめてみようと思います。 最終回、第十一弾は、**写真OCR (Photo Optical Character Recognition)**です。 機械学習の応用例としてのコンピュータービジョン (Computer Vision)ですが、**人工データ合成 (Artificial Data Synthesis)、天井分析 (Ceiling Analysis)**といった、実際に機械学習を用
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keras(tensorflow)で花の画像から名前を特定 - Qiita
【初心者向け】MacでDockerを使ってTensorFlowの画像認識を試す - Qiita
