はじめに CouseraのMachine Learning → Python 機械学習プログラミング → ゼロから作るDeepLearning と歩んできて、次は応用編やりたいなと思っていたところに自動運転関連のニュース。それで選んだ選んだこのテーマ。単純です。 自身の理解を整理するためのまとめですので、素人の意訳的な表現が随所にあります。そして、数学には全く精通していませんので、数式での解説はしません。（出来ません。） 内容の重複、誤り等々あると思いますので、コメントにてご指摘頂けるとありがたいです。 Mask R-CNN 概要 Mask R-CNN とは ICCV 2017 Best Paper に選出された手法で、物体検出やセグメンテーションを実現するための手法です。 ICCV とは International Conference on Computer Vision の略で、コン
GitHub - Megvii-BaseDetection/cvpods: All-in-one Toolbox for Computer Vision Research.
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Facebook Research at CVPR 2020
Computer vision (CV) researchers and engineers from all over the world will be gathering virtually for the 2020 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) from June 14 to June 19, 2020. Facebook AI researchers, as well as researchers in AR/VR, will be presenting research via presentations, hosting tutorials, speaking in workshops, and participating in interactive online Q&As. At
YOLOv5 is Here: State-of-the-Art Object Detection at 140 FPS
In January 2023, Ultralytics released YOLOv8, defining a new state-of-the-art in object detection. Learn more about YOLOv8 in the Roboflow Models directory and in our "How to Train YOLOv8 Object Detection on a Custom Dataset" tutorial. The Evolution of YOLO ModelsYOLO (You Only Look Once) is a family of models that ("PJ Reddie") Joseph Redmon originally coined with a 2016 publication. YOLO models
NLPのライブラリ「transformers」などで有名なHugging face社の評価値計算ライブラリ、「Evaluate」を使ってみます。 本記事のGoogleColabで動かせるコードをこちらで公開中です。 Hugging faceの新ライブラリ「Evaluate」を使ってみた。 こんにちは。PlayGroundのデータコースに所属している安藤太一です。 NLPモデルのライブラリ「transformers」などで有名なHugging face社が最近新しいライブラリ、「Evaluate」を発表したので、使ってみようと思います。 目次 Evaluateとは 基本的な評価値の計算 Evaluatorを使う まとめ 参考文献 Evaluateとは Evaluateはモデルの評価や比較、性能のレポートをより簡単に、標準的に行うためのライブラリです。 既存の評価指標（メトリクス）はNLP（自
Authors: Nick Erickson, Jonas Mueller, Hang Zhang, Balaji Kamakoti Thanks to Aaron Markham, Mu Li, Matthias Seeger, Talia Chopra, and Sheng Zha for their early feedback and edits. Introducing AutoGluonAutoGluon is a new open source AutoML library that automates deep learning (DL) and machine learning (ML) for real world applications involving image, text and tabular datasets. Whether you are new t
How to apply machine learning and deep learning methods to audio analysis
Author: Niko Laskaris, Customer Facing Data Scientist, Comet.ml To view the code, training visualizations, and more information about the python example at the end of this post, visit the Comet project page. IntroductionWhile much of the writing and literature on deep learning concerns computer vision and natural language processing (NLP), audio analysis — a field that includes automatic speech re
Introduction:To develop a good machine learning model the most important necessity is availability of good quality data. By good quality here refers to a fairly uniform distribution of data of all varieties. To help alleviate this problem of scarcity of data, a technique called “Data Augmentation” is being widely used. In simple terms Data Augmentation is creation of synthetic data without directl
Fashion is the way we present ourselves to the world and has become one of the world's largest industries. Fashion, mainly conveyed by vision, has thus attracted much attention from computer vision researchers in recent years. Given the rapid development, this paper provides a comprehensive survey of more than 200 major fashion-related works covering four main aspects for enabling intelligent fash
ついに誕生！期待の新しい活性化関数「Mish」解説
3つの要点 ✔️ ReLU、Swishに次ぐ新たな活性化関数Mishを提案 ✔️ MNISTやCIFAR-10/100などでReLUとSwishを圧倒 ✔️ 論文筆者実装のGitHubレポは早速600以上のスターを持ち、非常に簡単に使える Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function written by Diganta Misra (Submitted on 23 Aug 2019 (v1), last revised 2 Oct 2019 (this version, v2)) Subjects: Machine Learning (cs.LG); Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Neural and Evolutionary Comp
Customers cut document processing time and costs with DocAI solutions, now generally available
Customers cut document processing time and costs with DocAI solutions, now generally available Some of the most important data at your company isn’t living in databases, but in documents, and most business processes begin, involve or end with a document. Yet most companies are still manually entering data and reliant on guesswork to make sense of it all as the volume and variety of data explodes.
追記 2022 年版を書きました。 本文 2 年くらいまえにこんな記事を書きました。 ハッカソンで使い勝手の良さそうな Microsoft のサービス 2 年もたつと今のご時世色々変わりますよね。ということで 2020 年 9 月時点の自分の知ってる範囲でまとめてみようと思います。 QnA Maker トップバッターは QnA Maker ですね！ 質問と回答のペアを登録してトレーニングすると質問に対して一番それっぽい答えを返してくれる API が出来ます。 特徴としては、QA サイトとかみたいに質問と回答が書いてあるホームページとかを食わせてもいいです。 単純な REST API が出来上がるので直接 URL を叩いてもいいし C#、Go、JavaScript、Python、Ruby 向けの SDK が提供されている（これを書くために調べてみて Java 版がないのにびっくりした！）ので
Building and deploying an object detection computer vision application at the edge with AWS Panorama | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Building and deploying an object detection computer vision application at the edge with AWS Panorama Computer vision (CV) is sought after technology among companies looking to take advantage of machine learning (ML) to improve their business processes. Enterprises have access to large amounts of video assets from their existing cameras, but the data remains largely untapp
Adopting Menus and UIActions in your User Interface Add menus to your user interface, with built-in button support and bar-button items, and create custom menu experiences. iOS View code Building a Feature-Rich App for Sports Analysis Detect and classify human activity in real time using computer vision and machine learning. iOS View code Building Widgets Using WidgetKit and SwiftUI Create widgets
Making the HoloLens 2: Advanced AI built Microsoft’s vision for ubiquitous computing
The first time people don the new HoloLens 2 on their heads, the device automatically gets to know them: It measures everything from the precise shape of their hands to the exact distance between their eyes. The artificial intelligence research and development that enabled those capabilities “was astonishingly complicated” but essential to making the experience of using the device “instinctual,” s
Lobe aims to make it easy for anyone to train machine learning models
From beekeepers to ocean mappers, Lobe aims to make it easy for anyone to train machine learning models Sean Cusack has been a backyard beekeeper for 10 years and a tinkerer for longer. That’s how he and an entomologist friend got talking about building an early warning system to alert hive owners to potentially catastrophic threats. They envisioned installing a motion-sensor-activated camera at a
3つの要点 ✔️ LLMの画像版として、自己回帰学習型の画像モデルAIMを提案 ✔️ 事前学習した画像特徴量の質はモデル規模とデータの質に従い向上し、下流タスクの性能は事前学習性能に従い向上 ✔️ 20億枚の画像でAIMの70億パラメータを事前学習しImageNet-1kタスクで精度84%を達成に加え、性能飽和の兆しなし Scalable Pre-training of Large Autoregressive Image Models written by Alaaeldin El-Nouby, Michal Klein, Shuangfei Zhai, Miguel Angel Bautista, Alexander Toshev, Vaishaal Shankar, Joshua M Susskind, Armand Joulin (Submitted on 16 Jan 2024)
Jetson NanoからComputerVisionの入力で使用できるように、防犯（監視）カメラを操作してみました。 | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 動画を処理する場合、製品にもよりますが、Webカメラでは、一般的に解像度やズームに限界があります。 そこで、今回は、ちょっと本格的な監視カメラを試してみました。 通常、商品となっている「監視カメラ」では、専用のアプリで操作や監視を行うようになっています。しかし、それでは、プログラムの入力として使用するのは難しいので、汎用プロトコルである、RTSP(動画送信)や、ONVIF（回転・ズーム等の操作）に対応してるものを選定し、コマンドラインから利用出来ることを確認してみました。 最初に動作しているようです。Jetson Nanoから部屋の反対側（約4m）に置いてある、お菓子を確認しています。 2 監視カメラ 使用したのは、ANRANの防犯カメラです。 https://www.amazon.co.jp/gp/product/B07VD693ND/r
はじめに 以前，APTOS 2019 Blindness Detectionに参加し，何とか銀メダルを獲得しました． 今回はHoxoMaxwellさん主催のAPTOS反省会に参加した際のメモ書き + 皆様のスライドを紹介します． なお，弊チームの振り返りに関しては以下の通りです． mocobt.hatenablog.com icebee.hatenablog.com 発表資料はこんな感じで，夜中3時まで野郎2人で作ったせいか大分可愛らしくなってます． ぜひご確認ください． speakerdeck.com 以下，発表順で紹介します． 79th Solution by @Takarasawa_さん & @tomoyukunさん speakerdeck.com 0を判別するモデル, 1以下, 2以下, 3以下を判別する3モデルを合わせた4モデルが1番強かった EfficientNetには最適解像
How Disney Improved Activity Recognition Through Multimodal Approaches with PyTorch
by Monica Alfaro, Albert Aparicio, Francesc Guitart, Marc Junyent, Pablo Pernias, Marcel Porta, and Miquel Àngel Farré (former Senior Technology Manager) Introduction Among the many things Disney Media & Entertainment Distribution (DMED) is responsible for, is the management and distribution of a huge array of media assets including news, sports, entertainment and features, episodic programs, mark
A layered approach to MLOps
This article was co-authored by Chris Hughes & Bernat Puig Camps At present, MLOps — Machine Learning Operations — is a popular topic, with numerous books, blog posts, conference talks, and more focusing on how to build a scalable, repeatable, and production-ready Machine Learning workflow. Despite this interest, MLOps remains an emerging area, and there seem to be many different ideas on the “bes
Segment Anything
Meta AI Computer Vision Research
アノテーションツール「Label Studio」のご紹介【無料でどこまでできる？】｜朝日新聞社 メディア研究開発センター
Label StudioはHeartexという会社が提供しているオープンソースのアノテーションツールです。様々な種類のデータ（音声・画像・テキスト・時系列データ…）、幅広いタスクに対応しています。 Label Studioは基本的に無料で使用できます。 機能拡張やサポートが受けられる有償版もあるようですが、個人で使う分には無料機能で十分な印象です。詳しくは下記ページなどをご参照ください。 なお、今回は他ツールとの比較などは行っていませんので悪しからず…。 というのも、筆者がアノテーションツールとしてLabel Studioを使い始めたのに、特別な理由などはありません。たまたまです。 とはいえ、環境構築が難しいツールも多い中（お恥ずかしいことに他のツールでうまくいかなかった経験あり）、これまで特に不自由なく利用できてきたので、これも何かの縁ということで今もお世話になっています。 何ができる？
3つの要点 ✔️ 画像をグラフ構造として表現するコンピュータビジョンモデル「Vision GNN(ViG)」の提案 ✔️ 画像のパッチをノードとみなし、近いパッチを繋いでグラフを構成し、不規則で複雑なオブジェクトを表現する ✔️ 画像認識と物体検出に関する実験により、提案するViGアーキテクチャの優位性を実証した Vision GNN: An Image is Worth Graph of Nodes written by Kai Han,Yunhe Wang,Jianyuan Guo,Yehui Tang,Enhua Wu (Submitted on 1 Jun 2022 (v1), last revised 4 Nov 2022 (this version, v3)) Comments: NeurIPS 2022 Subjects: Computer Vision and Patter
GitHub - Deci-AI/super-gradients: Easily train or fine-tune SOTA computer vision models with one open source training library. The home of Yolo-NAS.
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ティアフォーのSensing/Perceptionチームで開発を行っている村松です。Autowareの動物体検出アルゴリズムのうち一部を再検討し、Autowareに組み込むまでについて紹介します。今回はそのサーベイ編として、調査した概要や手法についてお話します。 なお、ティアフォーでは、「自動運転の民主化」をともに実現していく様々なエンジニア・リサーチャーを募集しています。もしご興味があればカジュアル面談も可能ですので以下のページからコンタクトいただければと思います。 TIER IV Careers tier4.jp 自動運転における3次元物体検出について 3次元物体検出とは、3次元空間での物体のクラス（種類）・位置・大きさ・向きなどを推定する技術です。自動運転において、事故なく目的地まで移動するためには、他車両や歩行者などがどこにどの大きさで存在するかという周辺環境の認識が必須となります
Introducing Amazon Halo and Amazon Halo Band—A New Service that Helps Customers Improve Their Health and Wellness
Introducing Amazon Halo and Amazon Halo Band—A New Service that Helps Customers Improve Their Health and Wellness Amazon Halo combines a suite of AI-powered health tools with an innovative and stylish wrist band Body feature uses new computer vision technology to give an accurate body fat percentage measurement from the comfort and privacy of home—as accurately as methods a doctor would use Tone f
高倍率な超解像度化が可能！全く新たな超解像手法PULSE
3つの要点 ✔️ self-superviseな手法によってペア画像を必要としない ✔️ 探索領域を限定することで探索を容易にし、生成画像の妥当性を獲得 ✔️ 単純な高解像度画像を生成するのではなく、ダウンスケールした際に実際に入力した低解像度画像に近くなるような高解像度画像を生成する PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models written by Sachit Menon, Alexandru Damian, Shijia Hu, Nikhil Ravi, Cynthia Rudin (Submitted on 8 Mar 2020 (v1), last revised 20 Jul 2020 (this version, v3)) Comments:
3つの要点 ✔️ 未知ドメイン知識なし教師なし表現学習成功、価値ある実証実験(PoC)、計算量は度外視 ✔️ 生成モデルとしても驚きの画像生成能力 ✔️ 獲得した表現を用いた画像分類でSOTA性能 Generative Pretraining from Pixels written by Mark Chen, Alec Radford, Ilya Sutskever (OpenAI) (Submitted on 17 Jun 2020) Comments: Accepted at ICML2020 Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV) Paper Official Code COMM Code 今回から3回の予定で、ライター持ち込み特集企画「画像の表現学習2020夏」と題して、教師なし学習による各種手法をご紹介
こんにちは。ZOZO研究所の後藤です。普段はZOZOTOWNの推薦システムの開発や社内で利用するための機械学習システムの開発に携わっています。 本記事では、近年目覚ましい進展を見せている画像ベースの仮想試着の研究を紹介し、実用化を考える際に解決すべき課題とアプローチの考察も併せて紹介します。 目次 目次 はじめに 画像ベースの仮想試着の課題 モデルアーキテクチャの課題 性能の課題 データセットの課題 課題へのアプローチ VITON M2E-TON FiNet O-VITON まとめ モデルアーキテクチャの課題 性能の課題 データセットの課題 最後に 参考 はじめに コロナ禍の状況も相まってECでの買い物需要が高まっています。普段使いしている消耗品であれば気軽に購入できますが、ZOZOTOWNで扱うようなファッション商材に関しては、実際に店舗で試着をして着用イメージを確認してから購入する方も
AttentionViz Docs
Paper Demo GitHub Repo What is transformer attention? As the models behind popular systems such as ChatGPT and BingAI, transformers are taking the world by storm. The transformer neural network architecture has been used in NLP and computer vision settings, achieving significant performance improvements across various tasks. Key to transformers' success is their characteristic self-attention mecha
Deep learning: How OpenCV's blobFromImage works - PyImageSearch
Today’s blog post is inspired by a number of PyImageSearch readers who have commented on previous deep learning tutorials wanting to understand what exactly OpenCV’s blobFromImage function is doing under the hood. You see, to obtain (correct) predictions from deep neural networks you first need to preprocess your data. In the context of deep learning and image classification, these preprocessing t
3つの要点 ✔️ Efficient Transformerのベンチマーク「Long Range Arena」の提案 ✔️ 様々なモダリティにわたる、長いシーケンスからなるタスクを網羅 ✔️ 過去に提案された様々なモデルの内、10種類を比較・検証 High-Performance Large-Scale Image Recognition Without Normalization written by Andrew Brock, Soham De, Samuel L. Smith, Karen Simonyan (Submitted on 11 Feb 2021) Comments: Accepted to arXiv. Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (cs.LG);
Azure AI Vision 3.2 GA 読み取り OCR コンテナー - Azure AI services
コンテナーを使用すると、独自の環境で Azure AI Vision API を実行でき、セキュリティとデータ ガバナンスの固有の要件に対応できます。 この記事では、Azure AI Vision Read (OCR) コンテナーをダウンロード、インストール、実行する方法について学習します。 Read コンテナーを使用すると、JPEG、PNG、BMP、PDF、TIFF の各ファイル形式のイメージとドキュメントから、印刷されたテキストおよび手書きのテキストを抽出できます。 Read サービスの詳細については、Read API 攻略ガイドに関する記事を参照してください。 新機能 Read コンテナーの 3.2-model-2022-04-30 GA バージョンは、164 の言語とその他の機能強化のサポートと共に利用できます。 既存のお客様の場合は、ダウンロード手順に従って使用を開始してください
初心者向けAI（人工知能）関連書籍紹介 2020年夏 - KADOKAWA Connected Engineering Blog
はじめに はじめまして！株式会社KADOKAWA Connected KCS部Cloud Native課の夏目です。 近年、第3次AIブーム の中で、企業・組織でのAI（人工知能）の導入が進んでいます。弊社KADOKAWA ConnectedでもSmartCity研究所 などでAIを利用した取り組みを進めております（具体的な取り組み内容は後日別の記事でお伝えする予定です）が、AIを利用した取り組みを行なうためには、AIに関するスキルをもった人材が必要となり、その人材を自社で育成するのが人材確保の1つの方法です。今回は私（夏目）が読んだ書籍の中から独断と偏見に基づき、主にAI関連技術の初心者向け書籍（日本語の書籍）を紹介します。読者の皆様のスキルアップや人材育成に役立てていただけますと幸いです。 書籍紹介 それでは、まずこの1冊を読むべき、という書籍を紹介します。 それは「深層学習教科書 デ
東京大学の研究チームは、人工知能（AI）を用いて作成された巧妙なディープフェイク動画の真贋を、世界最高性能で判定できる技術の実現に成功した。AIのディープラーニング（深層学習）技術を使って作られるディープフェイク動画は、政治家など著名人の偽動画生成にも悪用されており、大きな社会問題となっている。 研究チームは今回、AIによる検出が難しい疑似フェイク画像を生成する新しい方法「SBIs（Self-Blended Images）」を提案。SBIsで生成した画像を用いて、ディープフェイク検出AIを訓練することで、実際のフェイク画像に対しても高い汎用性と頑健性で真贋を判定できるようにした。5種類の評価用データセットで既存の手法と比較評価したところ、今回の手法は4種類で世界最高性能を達成した。 SBIsでは、1枚の人物画像の色や周波数成分、画像サイズをわずかに変更した2枚の画像をブレンドすることによっ
AzureのOCRサービス「Azure Form Recognizer」入門 注意 サービス名称に伴い最新版の記事はこちらに記載しました。 https://ohina.work/post/azure_ocr_di/#google_vignette はじめに Azureには、Azure Cognitive ServicesとAI機能をWeb APIして提供するサービスがあります。 本記事では、Azure Cognitive Servicesのうち、OCRサービス「Azure Form Recognizer」の使い方について紹介します。 Azure Cognitive Servicesとは Azure Cognitive Servicesは、視覚、音声、言語、決定、検索の5ジャンルからなるAI機能をWeb APIとして利用できるAzureのサービスです。 https://azure.micro
小江戸川越イー・レンジャー株式会社 ホームページ クラウド office365 ファイル共有 セキュリティ ITサポート
イー・レンジャー株式会社 > 【AI/ML】OpenCVによる顔検出と顔認識（CascadeClassifier, FaceDetectorYN, FaceRecognizerSF） 【AI/ML】OpenCVによる顔検出と顔認識（CascadeClassifier, FaceDetectorYN, FaceRecognizerSF） こんにちは。小高です。 先日のブログ「【AI】集合写真から社員をさがせ！ Amazon Rekognition (search users by image)」では、AWS（Amazon Web Services）の顔検出（Face Detection）、顔認識（Face Recognition）サービス「Amazon Rekognition」を紹介しました。 ブログに書きましたように、非常に少ない手間で精度の高い結果をえることができました。 今回はクラウド
Rotate images (correctly) with OpenCV and Python - PyImageSearch
PyImageSearch You can master Computer Vision, Deep Learning, and OpenCV - PyImageSearch Let me tell you an embarrassing story of how I wasted three weeks of research time during graduate school six years ago. It was the end of my second semester of coursework. I had taken all of my exams early and all my projects for the semester had been submitted. Since my school obligations were essentially nil
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物体検出、セグメンテーションをMask R-CNNで理解してみる (初心者) - Qiita
https://jp.techcrunch.com/2021/08/24/2021-08-23-virtual-dressing-room-startup-revery-ai-applying-computer-vision-to-the-fashion-industry/
【機械学習】Hugging faceの評価指標計算ライブラリ「Evaluate」を使ってみた。
AutoGluon: Deep Learning AutoML
Data Augmentation in NLP
Fashion Meets Computer Vision: A Survey
ハッカソンで使い勝手のよさそうな Microsoft のサービス紹介 - Qiita
Sample Code - WWDC20 - Apple Developer
アップルがLLMのようにスケーラブルな大規模自己回帰画像モデルを開発
APTOS反省会メモ - 重み元帥によるねこにっき
グラフ構造を用いたコンピュータビジョンモデル「Vision GNN」
Autowareにおける3次元物体検出アルゴリズムの再検討【サーベイ編】 - TIER IV Tech Blog
ドメイン知識なし教師なし学習を実現したImage GPT、画像生成もすごい! (画像の表現学習2020夏特集1)
画像ベースの仮想試着の実用化に向けた課題とアプローチ - ZOZO TECH BLOG
Efficient Transformer専用ベンチマーク「Long Range Area」登場！
東大、ディープフェイク動画の検出AIで世界最高性能を達成
AzureのOCRサービス「Azure Form Recognizer」入門 - Ohina Work