情報系主要国際会議2013のチュートリアルまとめ1: 機械学習、データマイニング、人工知能 | ぱろすけのメモ帳
情報系の国際学会の多くでは、研究発表に加えてチュートリアル・セッションが設けられています。チュートリアルではホットなテーマの基礎から応用までが扱われ、要点を絞ってわかりやすく解説されており、初心者の入門には最適です。 学会に参加してチュートリアルを受けなくても、多くの場合はその内容を知ることができます。その概要は必ず会議のプログラムに掲載されますし、発表者がスライドを Web にアップロードすることも多く、発表の様子がビデオ配信されることもあります。 オンラインに情報があることは多いとはいえ、それらは基本的には分散しています。会議のウェブサイトにはチュートリアル一覧が載っています。しかし、そこから発表者によるチュートリアルサイトにリンクが貼られていることは少なく、スライドの情報もないことが多い。これは非常に不便です。 というわけで、2013年の情報系主要国際会議で行われたチュートリアルのタ
第1回では、画像認識の概要や基本原理、実例などを紹介しました。第2回の今回は、これから皆さんが画像認識のプログラムを組んでいく上で必要なOpenCVというツールについて紹介します。 OpenCVとは？ OpenCVは正式名称を"Intel Open Source Computer Vision Library"と言い、その名のとおりインテル社が開発したオープンソースのC/C++ライブラリ集で、コンピュータ・ビジョンに必要な各種機能がパッケージされています。 具体的には、だいたい以下の処理を行う関数群が用意されています。 線形代数や統計処理など、コンピュータビジョンに必要な各種数学関数 直線や曲線、テキストなど画像への描画関数 OpenCVで使用したデータを読み込み/保存するための関数 エッジ等の特徴抽出や画像の幾何変換、カラー処理等々の画像処理関数 物体追跡や動き推定などの動画像処理用関数
Advanced Research Seminar I/III Graduate School of Information Science Nara Institute of Science and Technology January 2014 Instructor: Kevin Duh, IS Building Room A-705 Office hours: after class, or appointment by email (x@is.naist.jp where x=kevinduh) Course Description Deep Learning is a family of methods that exploits using deep architectures to learn high-level feature representations from d
Computer Vision: Models, Learning, and Inference
Computer Vision: Models, Learning, and Inference Simon J.D. Prince A new machine vision textbook with 600 pages, 359 colour figures, 201 exercises and 1060 associated Powerpoint slides Published by Cambridge University Press NOW AVAILABLE from Amazon and other booksellers. "Simon Prince’s wonderful book presents a principled model-based approach to computer vision that unifies disparate algorithm
We turned a MacBook into a touchscreen using only $1 of hardware and a little bit of computer vision. The proof-of-concept, dubbed “Project Sistine” after our recreation of the famous painting in the Sistine Chapel, was prototyped by me, Kevin, Guillermo, and Logan in about 16 hours. The basic principle behind Sistine is simple. Surfaces viewed from an angle tend to look shiny, and you can tell if
Kaggle Ensembling Guide | MLWave
Model ensembling is a very powerful technique to increase accuracy on a variety of ML tasks. In this article I will share my ensembling approaches for Kaggle Competitions. For the first part we look at creating ensembles from submission files. The second part will look at creating ensembles through stacked generalization/blending. I answer why ensembling reduces the generalization error. Finally I
Web上の膨大な画像に基づく自動カラリゼーション - A Successful Failure
2010年11月03日 Web上の膨大な画像に基づく自動カラリゼーション Tweet 以前『Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力』において、Web上の膨大な画像から欠損部分を自動的に補完する手法*1について紹介した（図1）。 図1：Scene Completion Using Millions of Photographs これは、Flickr等から大量にかき集めてきた画像から類似度の高い画像を自動的に抽出し、欠損部分にハメ込むことで違和感の無い補完画像を生成するアプローチであり、そのアイデアと、生成される補完画像のクオリティが話題になった。素材の量が質に変化する、まさにWeb時代に適したアプローチである。 本エントリでは同様の手法を用いて、失われた色を取り戻すカラリゼーション(colorization)について紹介したい。カラリゼーションとはコンピュータを用いたモノクロ画像
Special Guest, ICIP 2015
Note that all plenary presentations will be video-recorded and available on the Signal Processing Society SigView online training database in late 2015. Deep Learning Yoshua Bengio Professor, University of Montreal Department of Computer Science and Operations Research Canada Research Chair in Statistical Learning Algorithms TIME Monday September 28, 2015 Abstract & Biography + Abstract The abstra
Stanford University CS231n: Deep Learning for Computer Vision
Course Logistics Lectures: Tuesday/Thursday 12:00-1:20PM Pacific Time at NVIDIA Auditorium. Lecture Videos: Will be posted on Canvas shortly after each lecture. These are unfortunately only accessible to enrolled Stanford students. Office Hours: We will be using Zoom for office hours. You can find a full list of times and locations on the calendar. Contact: Announcements and all course-related que
Example input grayscale photos and output colorizations from our algorithm. These examples are cases where our model works especially well. For randomly selected examples, see the Performance comparisons section below. Welcome! Computer vision algorithms often work well on some images, but fail on others. Ours is like this too. We believe our work is a significant step forward in solving the color
「データサイエンティストの世界競技」Kaggleハイスコア者がこれからのモノづくりに欠かせないワケとは | フルスイング - DeNA
「Kaggler（Kaggleに取り組む人）が増えることで、サービス改善のプロセスそのものも変わっていく」 そう話すのは、AIシステム部 部長の山田憲晋（やまだ けんしん）。同部署はKagglerを推奨することで、DeNAのビジネスに変革を起こそうとしています。 Kaggleとは、多くのデータサイエンティストたちが集い、企業や研究者が投稿したデータに対しての最適モデルを競い合うプラットフォーム。世界中のスペシャリストたちがこの場所で切磋琢磨し、データ分析のスキルを磨いています。 DeNAでは、AI技術開発の横断部門であるAIシステム部のデータサイエンスチームにおいてKaggle社内ランク制度を導入しました。これは業務時間を使った同競技への参加を認める制度。どの程度の業務時間を割いて良いかはKaggleでの成績を元に決定します。 ※採用時の条件は、社内異動によるデータサイエンスチーム参加等も
Other Languages : Chinese(中文) Welcome to the OpenCV Wiki This Wiki is intended to support the OpenCV community. The main objective is to share experiences and improve the documentation. Feel free to contribute to it. (Note: if you want more information about WikiWikiWeb systems, look at HelpContents) Started on 14 Feb 2006. Moved to hosting at Willow Garage 27 Oct 2008. Page Contents Introduction
When Alex Ewing was a kid growing up in Purcell, Oklahoma, he knew how close he was to home based on which billboards he could see out the car window.…
Intel's Validation Program The objective of Intel memory validation program is to verify supplier DRAM/DIMM compliance to JEDEC and compatibility with Intel products/platforms as a guideline to our customers. The results of validation procedures provide a guideline for memory compatibility with Intel® processor integrated memory controllers. This validation, performed by approved test labs on smal
はじめに RealSense 3D カメラの F200 が届きました。 RealSense は Intel による NUI 用のセンサ・SDK を扱うブランド名で、顔分析、手指・ジェスチャー検出、音声認識、背景除去、AR などが可能です。この前身として本ブログでも紹介したことのある Perceptual Computing という名称がありましたが、こちらを改めた形となるようです。 インテル® RealSense™ テクノロジー Oculus Rift + Senz3D + iisu で VR 空間内に手を入れて遊んでみた - 凹みTips インテル、3Dカメラ内蔵PCを今年後半より市場投入 ～自然なUI実現に向け「RealSense」ブランドで訴求 - PC Watch 確かに「パーセプチュアル・コンピューティング」は技術視点な名前な気がするので、「リアル・センス」の方が短くコンセプト的
Beautiful Motion Graphics Created With Programming: Showcase, Tools and Tutorials — Smashing Magazine
When you hear the word “creative”, what type of profession comes to mind? Maybe a graphic designer, painter, sculptor, illustrator, or writer? It’s unlikely that you would consider a “programmer” when thinking of creative fields of work. But programmers have the potential to be creative and come up with ideas or concepts that will impact others in positive ways. We often turn to programmers to sol
米Intelは6日(米国時間)、オープンソースの画像処理用ライブラリ「OpenCV 1.0」を正式にリリースした。対応プラットフォームはWindowsのほか、LinuxやMac OS XなどのPC UNIX。ソースコードにはBSDライセンスが適用され、自由な改変および再配布が許される。 今回公開されたOpenCV 1.0は、1999年のプロジェクト開始以来、はじめての安定版リリース。安定性が向上したほか、64ビット環境のWindows(Win64)のサポート改善、Pythonインタフェースの改良など、2005年7月リリースのベータ第5版に大幅な修正が加えられている。 Mac OS Xへの対応も強化され、他のPC UNIXではGTK+に依存する機能がCarbonに、FFMPEGに依存する機能がQuickTimeに置き換えられようになったほか、デフォルトの設定でユニバーサルバイナリが生成される
はじめに 国立研究開発法人 産業技術総合研究所の人工知能研究センターに所属している、片岡裕雄と申します。研究者としてコンピュータビジョン（CV）やパターン認識に関する研究を行う一方で、研究コミュニティcvpaper.challengeを主宰して「CV分野の今を映し、トレンドを創り出す」ことにも挑戦しています。cvpaper.challengeには最新動向の日本語サーベイ資料や研究メンバーによる研究成果も載せています。今回の記事に書ききれない、より詳細な情報はぜひそちらをご覧ください。 今回の記事については、出身大学の大先輩・皆川卓也氏から話を受けて実現しました。皆川氏は2010年にコンピュータビジョンの業界動向を寄稿されているのですが、今回恐れ多くもその企画を受け継ぐことになりました。 それから11年、深層学習の隆盛とともに発展してきたCV分野の動向を述べるにはあまりにも紙面が限られていま
C++ を書いていると、数年のブランクがあるにもかかわらず妙な安心感がある。自分は間違っていない、というと語弊があるが、自分の間違っている程度を自分はわかっている、というような。コードの質もなんとなく高い気がする。 仕事で Android アプリの Java を書いているときはそこまでの confidence を感じない。そこそこだろうとは感じている。 Python とか JS を書いていると、我ながらこのコードはダメだなと思う。しかしどう良くしていいか検討もつかない。似たような話を前に書いた気がする。 最近のモダンメインストリーム言語、すなわち Go, Swift, Rust, TS とか全然使えない。Kotlin は Better Java として使っている範囲ではそこそこだと思いつつ、Kotlin を活かしている感じはない。 自分は学生時代、 C++ の習得に莫大な時間を費やした。学
ImageNet
ImageNet is an image database organized according to the WordNet hierarchy (currently only the nouns), in which each node of the hierarchy is depicted by hundreds and thousands of images. The project has been instrumental in advancing computer vision and deep learning research. The data is available for free to researchers for non-commercial use.
超小型のシングルボードコンピューター「Raspberry Pi」は安価で拡張性も高いのが魅力ですが、実際に外部モジュールなどと連携して使用するためにはプログラムで機器の動作を制御する必要があります。 今回はRaspberry Piにカメラモジュールと画像認識ライブラリー「OpenCV」を用いて、カメラモジュールが捉えた画像から人の顔を判別して動作するプログラムをいくつかご紹介します。 画像認識の流れ 今回はRaspberry Piに接続したカメラモジュールで捉えた画像を「OpenCV」と呼ばれる画像認識ライブラリーを用いて人の顔かどうかを判別します。 「OpenCV（Open Source Computer Vision Library、オープンシーブイ）」はオープンソースの画像認識ライブラリ（プログラムの集まり）で、カメラが捉えた画像の解析、パターン認識による物体検出や機械学習のための画
正露丸が寄生虫アニサキスを殺す：世界初の特効薬なるか？ オリジナル論文のタイトル：木クレオソートを含む市販薬（正露丸）がアニサキス幼虫を殺す アニサキス幼虫は、... 23,910ビュー | 投稿者: 松岡達臣 | カテゴリ: 著者解説 論文リバイス時のResponse Letterを書くときに重要なポイントまとめ 計算生物学のジャーナルPloS Computational Biologyには10 Simple Rules... 17,872ビュー | 投稿者: Jo Nakashima | カテゴリ: ナレッジ 空中で指を動かすと文字を思い出せる謎：空書行動の実験心理学的検討 【一言で言うと】 空書しているときには，動かしている指を見ていないと意味がないよ。 【... 12,225ビュー | 投稿者: itaguchi y | カテゴリ: 著者解説 統合失調症傾向は，自己運動ではなく他者
PCV - an open source Python module for computer vision Download .zip Download data View on GitHub PCV is a pure Python library for computer vision based on the book "Programming Computer Vision with Python" by Jan Erik Solem. The final pre-production draft of the book (as of March 18, 2012) is available under a Creative Commons license. Note that this version does not have the final copy edits and
Preferred Networks was founded in 2008 and has focused on deep learning research, developing the Chainer and CuPy frameworks. It has applied its technologies to areas including computer vision, natural language processing, and robotics. The company aims to build AI that is helpful, harmless, and honest through techniques like constitutional AI that help ensure systems behave ethically and avoid po
ドライバーの「運転への集中度」を画像認識でモニタリング……自動運転の最先端技術に取り組むR&Dエンジニア - GeekOutコラム
自動運転において、コックピットのHMI（Human Machine Interface）に注目が集まっている。レベル3（条件付運転自動化）以上では機械が運転の責任を負うのは一定条件下のみであるため、ドライバーに運転モードを認識させること、車両の制御をスムーズに引き継ぐための表示・アラート・操作指示をどうするかについて、UI/UX関連の研究が進みつつある。 オムロンでは「京阪奈イノベーションセンタ」（京都府木津川市）において、この課題に応える「ドライバーモニタリングシステム」を開発している。その最先端技術の開発に携わるエンジニアに話を聞いた。 京阪奈イノベーションセンタ。広々とした入り口と巨大な建物が出迎える 「レベル5の完全自動運転」以外はドライバーの操作が必要。ドライバーの状態をシステムでどう監視するのか オムロンが開発中の「ドライバーモニタリングシステム」は、ドライバーを近赤外線カメラ
3日で作る高速特定物体認識システム (1) 物体認識とは（2009/10/18）の続きです。 今回は、画像からSIFT (Scale-Invariant Feature Transform) という局所特徴量を抽出するところを作ってみようと思います。 SIFT特徴量の抽出 まずは、局所特徴量の代表ともいえるSIFTを試してみます。OpenCVにはSIFTを抽出する関数がなかったのでRob Hess氏がC言語で実装したライブラリを試してみます。内部でOpenCVを使っているので事前にOpenCVのインストールが必要です。実装はOpenCV 1.1でされているみたいですが、2.0でもちょっと手直しすると動きました。Rob Hess氏のホームページからSIFT Feature Detectorのzip版を落とします。 （注）Hess氏のサイトが更新されたようで現在はGitHub上のOpenSIF
OpenCV.org
Dive into AI and Computer Vision, covering Image & Video Manipulation, Object and Face Detection, OpenCV Deep Learning Module and much more.
Software 2.0
I sometimes see people refer to neural networks as just “another tool in your machine learning toolbox”. They have some pros and cons, they work here or there, and sometimes you can use them to win Kaggle competitions. Unfortunately, this interpretation completely misses the forest for the trees. Neural networks are not just another classifier, they represent the beginning of a fundamental shift i
TL;DR Deep Learning with Python を読んだ よく書かれている本で、特に初学者〜中級者が Keras を使ってモデル構築ができるようになるには最適 扱っているトピック自体は他の本と比べてそこまで変わっていないが、一つ一つの質は高い 個人的には Keras の実装の話などをもっとして欲しかった Keras 作者の Chollet 氏が書いた deep learning 本ということで、どんな内容なんだろうと思って読んでみた。 結論から言うととてもよく書けている本で、対象読者は Keras を使って deep learning を始めたい（始めてみた）という人かと思う。 どんな経緯で出した本かとかそういうのは全然知らないが、deep learning が使えるようになるための getting started となる決定版を書いたぞ、という印象を受けた。 自分としては
深層学習によって画像認識技術は飛躍的に進歩しており、ファッション領域への応用事例も多数発表されてきました。衣服領域のセグメンテーションやファッションスタイルの分類など、典型的な画像認識の問題として解ける研究は既にやり尽くされた感があります。 この記事では、ファッションにおける基本的な画像認識が解決して以降の、新しい研究の潮流を独断と偏見で紹介します。キーワードは体型、生成、集合です。 体型の考慮 画像認識や人体形状モデルによって、人の体型を推定する技術が盛んに発表されるようになりました。一枚の着衣画像から体型の3Dモデルを構成するなど、今後ますます体型の推定が手軽かつ高精度になると考えられます。これを受け、体型とファッションの関係を考察した研究が出始めています。 例えば、Max Planck研究所のSattarらは、ネット上のファッションスナップを収集し、そこに写った人の体型を推定する手法
機械学習セキュリティのベストプラクティス – Draft NISTIR 8269: A Taxonomy and Terminology of Adversarial Machine Learning – 論文紹介 概要 「Draft NISTIR 8269: A Taxonomy and Terminology of Adversarial Machine Learning」は、米国のNIST（National Institute of Standards and Technology）が策定を進めている機械学習セキュリティに関するベストプラクティスのドラフトであり、機械学習システムの安全確保を目的として、機械学習にまつわるセキュリティを「攻撃」「防御」「影響」の3つの視点で分類している。 NISTIR8269はブログ執筆時点（2020年7月9日）でドラフト版であるが、「NIST SP8
PyPIで公開されているパッケージのうち、科学技術関連のパッケージの一覧をご紹介します。 具体的には、次のフィルターによりパッケージを抽出しました。 Intended Audience :: Science/Research Topic :: Scientific/Engineering 英語での説明文をgoogle翻訳を使用させていただき機械的に翻訳したものを追加しております。 パッケージを探す参考にしていただければ幸いです。 パッケージ確認日：2024/06/01 パッケージ数：7085 a2pm(1.2.0) Adaptative Perturbation Pattern Method 適応的摂動パターン法 aaanalysis(0.1.5) Python framework for interpretable protein prediction 解釈可能なタンパク質予測のためのP
あけましておめでとうございます。以前このgihyo.jpで「OpenCVで学ぶ画像認識」というタイトルで連載をさせていただいた皆川です。 今回、技術評論社様から「コンピュータ・ビジョンの今」についての執筆依頼をいただきました。私が普段ウォッチしている業界や技術分野には偏りがあるため、俯瞰的な形での解説は難しいかもしれませんが、私の独断と偏見で最近の動向についてまとめてみたいと思います。 ここでは、主に以下の3点について述べさせていただければと思います。 ビジネスでの動向 アカデミックでの動向 コミュニティでの動向 「コンピュータ・ビジョンってなに？」という方は、「OpenCVで学ぶ画像認識」の第1回をお読みください。 ビジネスでの動向 拡張現実感（AR） 昨年、IT業界で間違いなく一つの流行語となったのは“拡張現実感（AR: Augmented Reality）”でしょう。ARは現実
最近の画像認識の実力～MS の最先端の研究成果 Computer Vision API を Python で使ってみた - Qiita
最近、Computer Vision API を触っていて使い方を把握できてきたと共に、予想以上の性能の高さに驚いたのでせっかくだからまとめてみることにしました。 Computer Vision API とはそもそも何なのか、なぜすごいのか、実際使ってみるとどれほどの実力を叩きだすのかをご紹介した後、コードもお見せしたいと思います。 この記事を通して、コードを数行書くだけで手軽にこんなにパワフルな画像認識機能が使えるんだということが伝わり、ぜひ試していただけたらと思います。 そもそも、Computer Vision APIって何？ Microsoft が出している、REST で画像を投げると JSON 形式で画像を分析した結果を返してくれる API サービスのことです。 画像に写っている物体を認識しタグを出力するのはもちろん、画像上の物体の状態や状況を動詞や形容詞でタグとして出力してくれま
簡単、OpenCV＋Javaで「顔認識プログラム」を作ってみよう！ - レベルエンター山本大のブログ
OpenCVで顔認識をするのが、いろんな言語で流行ってるけど、Javaでやってるのはあんまり見かけません。 と言うことで顔の部分を認識して四角で囲むってのをやってみます。 出来上がりはこんな感じ。 ハマったところはあったけど、出来上がってみると簡単。 OpenCVとは まずOpenCVをしらない人のために簡単に説明。 OpenCV（おーぷんしーぶい）とはインテルが開発・公開しているオープンソースのコンピュータビジョン向けライブラリ。 http://ja.wikipedia.org/wiki/OpenCV ただし、提供されているのはC++のライブラリなのでJavaなどから利用するのはちょっと手間です。 以下のサイトで、Javaから利用できるOpenCVのブリッジライブラリが提供されているのでここを参考にしてサンプルを作ってみます。 ただし、現時点ではまだOpenCVのすべての機能を、このライ
今回は、OpenCVという映像解析の技術を応用して、ライブ映像を用いたインタラクティブな表現に挑戦します。 「OpenCV」とは、「Open Computer Vision Library」の略で、オープンソースでコンピュータビジョンの技術を利用可能なライブラリです。米Intel社で開発され、画像処理・画像認識用のC/C++言語のライブラリとして配布されています。商用・非商用を問わず無料で使用することが可能です(BSDライセンス)。 OpenCVのコアとなる技術「コンピュータビジョン」とは、ひとことで言うと「ロボットの目」を作るという研究分野です。「コンピュータビジョン」の実現のために、画像のセンシングのためのハードウェアの研究から情報を認識するための人工知能の研究まで、広範囲な分野の研究が行われています。 OpenCVは、この「コンピュータビジョン」の研究の中でソフトウェアを用いて画像処
Processing and Java Library OpenCV is an open source computer vision library originally developed by Intel. It is free for commercial and research use under a BSD license. The library is cross-platform, and runs on Mac OS X, Windows and Linux. It focuses mainly towards real-time image processing, as such, if it finds Intel's Integrated Performance Primitives on the system, it will use these commer
Resource for Computer Graphics - Ke-Sen Huang's Home Page
I got my Ph. D from the Department of Computer Science of National Tsing-Hua University, Taiwan. My research interests include: animation synthesis, animation summarization, and motion retrieval. My Web Changelog Paper Collection / Resources Open Access to ACM SIGGRAPH-Sponsored Content: For both SIGGRAPH and SIGGRAPH Asia, conference content is freely accessible in the ACM Digital Library for a o
DERiVE - DERiVEはコンピュータビジョン(Computer Vision)に関するブログです。コンピュータビジョンとは、画像動画を使った人間の視覚をコンピュータで再現する技術全般を指す
1. When you know that somebody is attempting to hurt you, the primary thing you should state is “Stop”. Allow me to sit unbothered. Try not to contact me.“ You need to state this in an uproarious, commanding way. View your face that matches the steadiness in your voice. You can rehearse this before the mirror at home, yet you might need to ensure no one is around so they don’t start to scrutinize
This summer, I’m interning at Spotify in New York City, where I’m working on content-based music recommendation using convolutional neural networks. In this post, I’ll explain my approach and show some preliminary results. Overview This is going to be a long post, so here’s an overview of the different sections. If you want to skip ahead, just click the section title to go there. Collaborative fil
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openFrameworks – addon を使う 3 : OpenCVを利用した映像認識
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