低解像度ビデオもすぐに高解像度に変換できる超解像アルゴリズムTecoGANがすごい
3つの要点 ✔️ 低解像から高解像へ変換 ✔️ 時間的に一貫したフレームを生成するために双方向損失関数を採用 ✔️ 超解像度へ変換するTecoGANを提案 Learning Temporal Coherence via Self-Supervision for GAN-based Video Generation Temporally Coherent GANs for Video Super-Resolution (TecoGAN) written by Mengyu Chu, You Xie, Jonas Mayer, Laura Leal-Taixé, Nils Thuerey (Submitted on 23 Nov 2018 (v1), last revised 21 May 2020 (this version, v4)) Comments: Published by arXi
物体検知（Meta Study Group 発表資料）
cvpaper.challenge の Meta Study Group 発表スライド cvpaper.challenge はコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。2019の目標「トップ会議30+本投稿」「2回以上のトップ会議網羅的サーベイ」 http://xpaperchallenge.org/cv/ Read less
NVIDIAが深層学習でX線写真の分析をサポートする医療用AIキット「Clara」を開発
by rawpixel.com 半導体メーカーのNVIDIAは最先端のGPUを開発しているという利点を生かし、AIやディープラーニングの分野にも積極的に進出しています。そんなNVIDIAは医療用AIの開発も行っており、画像診断等を行う放射線科医をサポートする医療用AIを含むツールキット「Clara」を開発しています。 NVIDIA CLARA Platform | NVIDIA Developer https://developer.nvidia.com/clara Clara AI Lets Every Radiologist Teach Their Own AI | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/2019/03/18/clara-ai-gtc/?ncid=so-twi-gj-78508 Claraは放射線科医のために開発されたAIお
結構バズったので、AIによる自動着色の現状とその使い方についてまとめた～～人工知能技術の衝撃～～ - Togetter
自動着色ソフト（style2paints V4）が誰でも無料で使えるようになった。このソフトが生み出した様々な作品と、それを見た人々の反応をまとめました
画像検索 (特定物体認識) — 古典手法、マッチング、深層学習、Kaggle - Speaker Deck
(7/24) 大阪大学大学院情報科学研究科、ビッグデータ解析のゲストスピーカー担当分講義の資料をアップしました。画像検索とコンテストの話です。
ケンブリッジ大学ら、動画内の人の視線方向を後から変更することができる技術「GazeDirector」発表
ケンブリッジ大学ら、動画内の人の視線方向を後から変更することができる技術「GazeDirector」発表 2018-03-18 ケンブリッジ大学、カーネギーメロン大学、マックス・プランク情報科学研究所、Microsoftの研究者らは、動画内の人の視線をリダイレクトする新しいアプローチ「GazeDirector」を発表しました。 論文：GazeDirector: Fully Articulated Eye Gaze Redirection in Video 著者：Erroll Wood、 Tadas Baltrusaitis、 Louis-Philippe Morency、 Peter Robinson、 Andreas Bulling 本稿は、個人固有のトレーニングデータを必要とせずとも、動画内の人々が見ている視線方向を正確に指定することができるアプローチを提案します。 提案手法は、目領域
ディープラーニングにおけるセマンティックセグメンテーションのガイド2017年版 | POSTD
Qureでは、私たちは通常、セグメンテーションとオブジェクト検出の問題に取り組んでいます。そのため、最先端技術の動向について検討することに関心があります。 本稿では、セマンティックセグメンテーションに関する論文を検討します。セマンティックセグメンテーションの研究の多くは、自然界・現実世界の画像データセットを使用します。その結果を医療用画像に直接適用できるわけではありませんが、現実世界の画像に関する研究は医療用画像のものよりもずっと成熟しているので、これらの論文を見直してみたいと思います。 本稿は、以下のような構成です。最初に セマンティックセグメンテーションの問題を説明 し、 アプローチ方法に関する概略 を述べます。最後に いくつかの興味深い論文を要約します。 今後の記事で、医療用画像が現実世界の画像となぜ異なるのかを説明する予定です。更に、今回の再検討から得たアプローチが、医療用画像の代
Deep Image Prior
Example results on several image restoration problems. We use deep neural networks, but we never train/pretrain them using datasets. We use them as a structured image prior. Deep convolutional networks have become a popular tool for image generation and restoration. Generally, their excellent performance is imputed to their ability to learn realistic image priors from a large number of example ima
10万枚の胸部X線画像をCNNした - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
読んだ。 ChestX-ray8: Hospital-scale Chest X-ray Database and Benchmarks on Weakly-Supervised Classification and Localization of Common Thorax Diseases. IEEE CVPR 2017 3万人の患者から10万枚程度の胸部X線画像を入手し、CNNによりAtelectasis, Cardiomegaly, Effusion, Infiltration, Mass, Nodule, Pneumonia, Pneumothorax, Normal の8つの病気と正常の区別を行う。 F値ベースだと0.8-0.9 くらい、ただしNodule やMass だと0.5 とかになる。 AUCベースだと0.7-0.8 くらい、これもMass だと0.56 でやる意味ある
「すごすぎる」――地方のパン屋が“AIレジ”で超絶進化 足かけ10年、たった20人の開発会社の苦労の物語
「スゲー。これが今の日本の技術か……」 「世間はここまで進歩していたのか」 開発したのは、兵庫県西脇市に本社を置くシステム開発会社・ブレイン。創業35年、いまも社員20人のうち約16人がエンジニアという、生粋の技術者集団だ。 約10年前にゼロから開発スタート マシンの名前は「BakeryScan」（ベーカリースキャン）。「お店に提供を始めたのは今から4年ほど前。最近になって突然『ネットですごい反響がある』と人に言われて驚いた」――ブレインの原進之介執行役員はこう話す。 BakeryScanの開発が始まったのは2008年にさかのぼる。きっかけは、地元・兵庫県のパン店社長から相談を受けたことだった。 「人が足りなくて困っている。経験の浅い外国人スタッフでもレジ打ちや接客ができるようなシステムを作ってほしい」――。 だが、同社のパンに関する専門知識はゼロ。そこから待ち受けていたのは、約6年にわた
前処理にディープラーニングを使う - にほんごのれんしゅう
前処理にディープラーニングを使う 目的 スクレイパーなどで集めた画像には、ターゲットとする画像以外必要ないケースが度々ある データセットづくりと呼ばれる画像からノイズ画像を取り除くスクリーニングの作業の簡略化の必要性 画像のスクリーニングを機械学習でやってしまおうという試みです 前処理そのものにディープラーニングを投入する 画像処理において、学習したい画像かどうかをスクリーニングすることは膨大なコストがかかるので、この作業自体を自動化したい 今回はスクレイパーでいい加減にあつめたグラビア女優の画像7万枚超えを、手動でスクリーニングするのは極めて困難なので、VGG16を転移学習させてフィルタを作っていきます 一枚10円で500枚のペア（positiveとnegative）のデータセットを知り合いのニートに作ってもらう ニートの作成したデータセットをもとに、転移学習させてフィルタを構築 システ
DJタカヤナギ=サンで学ぶRを用いた画像操作 ·
こんにちは、ホクソエムの市川です。 日々の業務の合間にちょっとクソコラを作りたいこと、あると思います。 でもクソコラに手間はかけたくない。 そんな時に使えるのがimagerパッケージです。 ちなみに画像操作に使えるRのパッケージには他にもEBImageパッケージ、magickパッケージ等があります。 それぞれに利点はあるのですが、EBImageはbioconductorからインストールする必要があるので手間がかかり、magickは画像の上に図形を描くのが意外と面倒だったりします。 繰り返しますがクソコラに手間はかけたくない。 ということで今回はCC0ライセンスで公開されているDJタカヤナギ=サンの画像を用いてimagerパッケージの使い方について学びたいと思います。 画像の読み込みと表示 画像の読み込みにはload.image()を用います。 読み込んだ画像の情報はprint.cimg()
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GitHub - yoyoyo-yo/Gasyori100knock: image processing codes to understand algorithm
AI×医用画像の現状と可能性 - Speaker Deck
Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data を読んでみた
GitHub - cchen156/Learning-to-See-in-the-Dark: Learning to See in the Dark. CVPR 2018
ＡＩ：誤って「回転」と錯視…人間同様に 立命大など発見 | 毎日新聞
3次元計測とフィルタリング
https://elix-tech.github.io/ja/2017/02/07/gan.html
https://tensorflow.github.io/saliency/
