2022年にリリースされたアルバム『nell』から2年。福岡を拠点に活動するビートメイカー、Joint Beautyがまたおもしろい作品を届けてくれた。 前作は美しく端正なヒップホップマナーを軸にしたビートに、田我流やMoka Onlyといった国内外のラッパーやシンガーを迎えた作品だった。2ステップ要素の導入やインストも自然に溶け込んでおり、プロデューサーとしての底知れない実力が感じられた。Spincoasterでは前作リリース時にインタビューを行っており、これまでの音楽的なルーツや制作方法などを語ってもらった。クラシックピアノを10年習い、留学先のイギリスでJ DillaやDibia$eを知ってLAビートシーンに没頭。その後インターネットで知見を収集しながらビートメイクを始め、国内外のレーベルに作品を送り……というのが前回のインタビューでわかったこれまでの経歴だ。 しかし、先日リリースさ
1 はじめに 製造ビジネステクノロジー部の平内（SIN）です。 Ultralytics 社の YOLOv8は、最先端、高速、正確で非常に使いやすく設計された物体検出モデルです。 YOLOv8は、さまざまなオブジェクトの検出、インスタンスのセグメンテーション、画像分類、ポーズ推定などを処理することが可能ですが、トラックング（追跡）タスクについても対応しています。 今回は、このオブジェクト検出及び、トラッキングを使用して、生産ラインを流れるアヒルをカウントしてみました。 最初に、作成したデモをご確認下さい。 2 物体検出（ファインチューニング） 最初に、アヒルを検出するためモデル作成します。 YOLOv8のファインチューニングは、非常に簡単で、形式通りのデータを準備してmodel.train()を実行するだけです。 from ultralytics import YOLO model = YO
![[YOLOv8] 生産ラインを流れるアヒルを追跡して数をかぞえてみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/fa51b5fb709720da9a35a236232e1a1608b87f14/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2024-media.developers.io%2Fimage%2Fupload%2Fv1721019748%2Fuser-gen-eyecatch%2Fpjpa0phxmssrjvp1flvq.png)
<span class=\"biz-smb-block\"><b>ビジネスに役立つ情報をメールでお届けします（無料） <br>\r\n </b><span class=\"biz-smb-fs-m2\">企業もしくは官公庁など、組織団体に所属している方を対象としています。</span></span></p>\r\n"}}" id="text-9dcd4d3670" class="cmp-text"> ビジネスに役立つ情報をメールでお届けします（無料） 企業もしくは官公庁など、組織団体に所属している方を対象としています。
【仰天ビフォーアフター】32歳、10年引きこもり＆体重 100キロ超の無職女性。家を追い出され、親友に恋人を 奪われ…しかし50キロ減量＆人生大逆転！何があった!? 彼女を変えたのは、恋と、「勝ちたい」という執念…！こんなにも「人生が変わる映画」という惹句が誇張ではない作品は、そうそうないと思います。 7月5日から緊急公開される「YOLO 百元の恋」。10年間引きこもっている体重100キロ超の無職の女性が、なんと50キロの減量を経て人生大逆転！ 変わりすぎだろ！一体何があった!? ……という物語の仰天っぷりもさることながら、さらに「それだけじゃない」からすごすぎる。 国民的人気を誇る主演女優の失踪（!?）、世界で約740億円（「鬼滅の刃」が約530億円）という異次元のヒットを記録……そして実は本作、あの安藤サクラをスターダムに押し上げた大傑作の海外リメイクでもあります。 笑って泣けて悔しく
【網羅】Stable Diffusionの基本をマスターし自慢できるAIイラストを作ろう【SDXL対応】｜AIキャララボ｜AI漫画家/著者
初めてStable Diffusionを使う方が、自慢できるAIイラストを作れるようになります。 ・基本操作から主要機能の全解説 ・プロンプトの基本知識と頻出の30個紹介 ・崩れた顔の自動修正 ・ChatGPTの活用 ・LoRAで描く特殊な絵 ・上手い人を真似る方法 ・コピペOK プロンプトのテンプレ90個以上（別記事） ・クオリティの上げ方 など、まとめて解説しています。現在5.5万文字。始め方編はこちら。 より分かりやすい動画版はこちら。時間を節約したい方にオススメです。note版では、無料で視聴できます。 ■この記事の使い方 ■この記事は、 ・最新版で高品質なStable Diffusion（SDXL） ・まだ現役で有名なStable Diffusion（SD1.5） を比較しながら、基本を体系的に習得できるという内容です。 内容は、以下のとおり。 ✓０．復習（スキップOK）はじめに
ソラコム、生成AIを組み合わせてローコードでIoTアプリを構築できる「SORACOM Flux」をリリース ―IoT関連データ活用に生成AIを組み込んだサービスを拡充 （株）ソラコムは2024年7月17日、同社の年次カンファレンス「SORACOM Discovery 2024」において、生成AIを活用してIoTアプリケーションをローコードで開発できる「SORACOM Flux」（ソラコムフラックス）の提供開始を発表した。 SORACOM Fluxは、センサーやカメラなどのIoTデバイスから画像や数値データが送信されるイベントに対してルールを適用し、生成AIや別のデータを組み合わせてデータの分析や判断、通知ツールなどの外部アプリケーションへの連携を実行するサービス。 図 SORACOM Fluxの概要 検知内容や結果の出力は、生成AIに渡すプロンプトとして自然言語で記述でき、ユーザ
空間ピラミッドプーリング層 (SPP-net, Spatial Pyramid Pooling) とその応用例や発展型 | CVMLエキスパートガイド
1. 空間ピラミッドプーリング (Spatial Pyramid Pooling)層, SPP-net とは [概要] 空間ピラミッドプーリング (Spatial Pyramid Pooling, SPP) 層とは，画像認識むけCNNの終盤層に設置して，画像特徴量マップを複数スケールで最大プーリングしたベクトルを最後に結合して出力する，2Dプーリング層である．SPP-net [He et al., 2014] [He et al., 2015] の研究において，SPP層が提案され，その後多くのCNNで使用されている． この記事では，SPP層が，物体認識と物体検出むけに最初に提案された SPP-net [He et al., 2014, 2015] の内容 (2節) を紹介する．また，その後すぐに提案された使用例・発展型(物体検出や意味的分割むけ)の空間ピラミッドプーリング層も紹介する(3節
ドイツ人妻が初めて行く日本のレストランで、あまりの安さに不安に…… 「ありえない！」連続評価のメニューに驚き止まらず
ドイツ人妻を初めて「サイゼリヤ」に連れていったときの動画がYouTubeで公開され「衝撃の価格だよね！ ほんとに尊敬するよ」「そこは最後に行く所」と話題です。動画は記事執筆時点で6万8000回を超える再生数と2400件以上の高評価を獲得。 【大感動】外国人に話題のコスパ最強ファミレスにドイツ人妻を連れて行ったら予想外の展開に!!!!... ドイツ人妻と日本人夫の国際カップル 投稿したのは、ドイツ人のLENAさんと日本人のTAKAさんのYouTubeチャンネル「LTブログ」（@LTVLOGchannel）。 動画には、ドイツ人妻のLENAさんが初めてサイゼリヤに行ったときの様子が収められています。サイゼリヤは「外国人がよく行くファミリーレストランランキング」（YOLO総研／2023年調査）で1位に選ばれるほど、外国人に大人気。イタリアンレストランですが、ドイツ人のLENAさんにははたしてどの
omnishambles - 常時英心：言葉の森から 1.0
Oxford University Press（OUP）は今年の「ワード・オブ・ザ・イヤー」に、BBCテレビの風刺政治コメディ"The Thick of It"から生まれた造語、"omnishambles"を選んだと発表しました。 omni-はご存じのごとく、「全…」「総…」を表し（cf. omnipotent）、shamblesは「大混乱」という意味です。後者はshambleにある「よろよろ歩く（動詞） 、よろめき（名詞）」という意味から派生した口語表現です。的確な訳はすぐには思いつきませんが、「問題への対処の仕方がいいかげん、不適切である状況」あたりの意味でしょうか。これは英国で今年頻発した様々な不祥事や問題への対応がことごとくめちゃくちゃだったことを指すそうです。これはそのまま昨今の日本の状況にもあてはまるような気がしています。 なお記事にあるように、『オックスフォード米語辞典』が選
Netflixにて『キングダム 運命の炎』を観ました。（ネタバレなし） 最高……最高でした！鳥肌。本当にすごかった！！！ 紫夏編やばかったなぁ。泣いてしまいました。 映画館で観とけばよかった…。マジで。 youtu.be 映画キングダムは、1作目から完成度がすごかったですね。 漫画・アニメの実写版映画での数少ない成功例ではないでしょうか？ 出演者もみんなハマリ役だと思います。 特に、大沢たかおさんが演じる王騎将軍が、もう王騎将軍そのまんま。 あんなに個性的なキャラなのに…俳優さんってすごいですね！👏 「ンフフフッ」がたまらないんだよねｗ キングダム シリーズ👇 そうそう。王騎将軍が飛信隊に「みなさんもよく頑張りましたよ」って声をかけるシーンがあるんだけど、なんか妙に感動してしまいました。 やっぱり人の上に立つ者はこうでないとね。 その一言でどんだけ報われるのかって話だよ。 さすが大将軍
「今日を生きる希望を与えてくれる」 坂本龍馬が残した名言集 | YOLO
明治維新に大きな影響を与えた、幕末のスター坂本龍馬。龍馬の残した言葉には、自分を律する強い心と、他人を想う優しい心。日本を変革するという強い志と、人を惹きつけるしなやかな思考。時代を超えて、人々を魅了する「坂本龍馬」の姿が映し出されています。 今日を生きることに希望を与えてくれる龍馬の言葉に、あなたも触れてみませんか？ 時代の変革者・坂本龍馬が残した21の言葉 01. 時勢に応じて自分を変革しろ。 02. 何の志もなきところに、ぐずぐずして日を送るは、実に大ばか者なり。 03. 世の人は我を何とも言わば言え。我がなすことは我のみぞ知る。 04. 偏見を持つな。 相手が幕臣であろうと乞食であろうと、教えを受けるべき人間なら俺は受けるわい。 05. 恥といふことを打ち捨てて世のことは成るべし。 06. 人生は一場の芝居だというが、芝居と違う点が大きくある。 芝居の役者の場合は、舞台は他人が作っ
最近の強めのSoC、シングルボードコンピュータ(SBC)に使われるようなSoCには「NPU(Neural network Processing Unit)」なるものが搭載されています。 宣伝文句を読むといかにもパワーがあって人工知能に有効そうに見えるのですが、果してそうでしょうか？ いろいろ試したり調べたりしたことについて書いておきます。 はじめに 「人工知能」が実用になる側面が見えて来て、いろんなところで使われ始めています。前世代人工知能(五世代コンピュータとか)の頃の「人工知能」と比較すれば、隔世の感があります。あの頃は川崎の某所に... 昔話はなしってことで。あの頃と比べると、本当に実用になって来ているなと感じます。 それに連れて、いろんな問題がはっきりして来ていて、一番大きな問題は 演算量が多過ぎる ということではないでしょうか。「あの頃」と比べるとプロセッサの速度は何桁も速くなっ
概要 ニューラルネットワークによるobject detectionモデルにはこれまでanchor-based手法とanchor-free手法がともに発展してきた。ところが、近年、anchor-basedかanchor-freeかどうかの差異はあまり重要でなく、むしろanchor boxに対して正例、負例を割り当てる問題、つまり、label assignmentの問題の方がより重要ではないか？という問題提起がなされた[3]。 本稿では比較的近年(2019年以降)に提案されたlabel assignmentについていくつかピックアップして概観する。 前半では[3]で議論されたanchor-based手法とanchor-free手法の本質的な違いとlabel assignmentの概要について説明し、後半では近年(2019年以降)に提示された手法を紹介する。 anchor-based手法とanc
いま観るべき映画は？ 2024年7月編
2024年7月5日（金）より、新宿バルト9 ほか全国ロードショー監督・主演：ジャー・リン 出演：ジャー・リン、ライ・チァイン ほか 原題：『热辣滚烫』 英題：『YOLO』 ©New Classics Media Corporation 〈STORY〉 32歳、無職、実家に引きこもるドゥ・ローイン（ジャー・リン）は、筋金入りの怠け者。何をするにも人任せでだらしないローインは母からも呆れられ、テレビ局で働く従妹が持ってきた仕事紹介番組の出演依頼も投げ出し、ついには彼氏を親友に寝取られてしまう始末。 ある日、出戻りの妹と大喧嘩をし、とうとう家を出る羽目になったローインは一人暮らしを始める。仕方なくバイトをはじめ無気力に生きる彼女は、偶然出会ったボクサーのハオ・クン（ライ・チァイン）に一目惚れし、彼がトレーナーをしているジムに通うことになる。自分のトレーニングへのやる気は出なかったが、大事な試合を
物体検出をサポートしたデータ拡張の使い方【torchvision.transofrms.v2】｜Aru's テクログ（Aruaru0）
torchvisionのtransforms.v2では、データ拡張（データオーグメンテーション）に物体検出の枠（bounding box）やセグメンテーションマスクをサポートしています。ここでは、transforms.v2について解説します。 torchvision.transforms.v2とは 2023年10月5日に公開されたTorchVision 0.16が公開され、transforms.v2のドキュメントなども充実しました。まだベータ版ですが、こちらのバージョンが主流になるようですので、新しく学習コードを書く場合は、こちらを使うようにした方が良いかもしれません。 v2の特徴 リリースノートを見ると以下のようになっています。 高速化（10~40%）、mps対応 CutMixとMixUpのサポート セグメンテーションマスク、物体検出のBBox、動画のサポート 個人的には、物体検知のバウ
Maixduinoを動かしてみる｜PARTY
PARTYで画像処理・機械学習のリサーチエンジニアをしている宮本です。 最近Deep Learningの認識アルゴリズムをマイコンで行うためのデバイスが続々出てきています。その中でもカメラ＋ディスプレイ付きで3000円ちょっとで買えてしまうMaixduinoというマイコンを衝動買いしてしまったので、今回はこのデバイスを動かしてみたいと思います。Macを使いました。 Maixduinoとは 「Arduino IDEとライブラリを利用可能な、K210搭載のMaixシリーズのAI開発ボードです。 豊富なオープンソースのライブラリを使うことで、高速なプロトタイピングや開発が可能です。2.4インチLCDとカメラモジュールがセットになっています。 またArduinoの他、K210用のMicroPython環境であるMaixPyでの開発も可能です。」（Switch Scienceより） SiPEEDとい
AIを使っての物体検出をYOLOv8を使ってやってみた
前置き AIを使っての画像認識による物体検出をYOLOv5を使ってやってみた 前置き AIを使っての画像認識による物体検出は、自動運転・セキュリティ対策・顧客分析・異常検知・画像診断など様々な分野で利用されています。 AIの基礎に触れてみ… sakura-system.com 前回はAIを使っての物体検出をYOLOv5を使って、独自の学習モデルを作って検出するところまでをやってみました。 AIの世界に触れて、今までにない衝撃を受けました。 学習データさえ揃えることができれば、高度な物体検出ができるなんて夢のような世界です。 この物体検出の機能をAIの力無しで作成しようとすれば、とんでもない労力を注ぎ込まなければなりません。 実現できたとしても、汎用性に関しては絶望的なシステムになってしまうのは明らかです。 先人のご苦労には頭が下がります。 今回は、前回使ったYOLOv5の後継YOLOv8を
特に大きなテーマが伴っているわけではなかったはずのツアーが、結果的に重要な意味を持つようになることがある。7月14日、神奈川県民ホールで行なわれたBAND-MAIDのお給仕（ライブ）を観て、そう感じた。 ◆ライブ写真 これは6月28日に名古屋で幕を開けた計3公演の短期集中型ホールツアーを締め括るもの。その名古屋公演や7月5日に行なわれた大阪公演についてもSNSなどを通じて盛況ぶりが伝わってきていたが、実際、横浜で目撃したそのステージは、このバンドのさらなる飛躍を確信させずにはおかない説得力に満ち溢れていた。 約2,500人を収容する会場内に足を踏み入れると、象徴的な光景が目に飛び込んできた。ステージの背景には巨大な塔の下層部のようなものが映し出されている。それが去る3月にリリースされた映像作品『BAND-MAID 10TH ANNIVERSARY TOUR FINAL in YOKOHAM
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【INTERVIEW】Joint Beauty ｜ 豪華ゲストのコメントと共に紐解く最新EP制作背景
[YOLOv8] 生産ラインを流れるアヒルを追跡して数をかぞえてみました | DevelopersIO
リアルタイムの物体検出器「YOLO」シリーズの変遷を解説｜クラウドテクノロジーブログ｜ソフトバンク
YOLO 百元の恋 特集: 解説・見どころ／32歳、10年引きこもり＆体重100キロ超の女性。しかし50キロ減量＆人生大逆転！何があった!? - 映画.com
ソラコム、生成AIを組み合わせてローコードでIoTアプリを構築できる「SORACOM Flux」をリリース ―IoT関連データ活用に生成AIを組み込んだサービスを拡充 | gihyo.jp
🎬『キングダム 運命の炎』を観ました - センさんの雑記帳
シングルボードコンピュータのNPUの正体 | WASP株式会社
Object Detectionタスクにおけるlabel assignmentについて
【ライブレポート】BAND-MAID、ホールツアー開催。築いてきたものを目の当たりに | BARKS