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OpenCV（Python）でTemplate Matchingを使用して物体検出をしてみた | DevelopersIO
こんにちは、CX事業本部 IoT事業部の若槻です。 前回のエントリではOpenCV（Python）のHigh-level GUIを使用して画像をウィンドウで開いてみました。 OpenCV（Python）で画像をウィンドウで開いたり閉じたりする | DevelopersIO 今回は、OpenCVPython）でTemplate Matchingを使用して画像内の検索（物体検出）をしてみました。 環境 $ sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 11.6 BuildVersion: 20G165 $ python Python 3.9.6 (default, Jun 29 2021, 06:20:32) [Clang 12.0.0 (clang-1200.0.32.29)] on darwin Type "help", "copyright", "
査読ガチャは甘え――トップAI会議で使われる査読割当てシステムToronto Paper Matching Systemを攻略してキミも超ウルトラ高度AI人材になろう！ - Qiita
査読ガチャは甘え――トップAI会議で使われる査読割当てシステムToronto Paper Matching Systemを攻略してキミも超ウルトラ高度AI人材になろう！機械学習MachineLearning論文研究AI はじめに KLab機械学習グループの濱田です．KLabアドベントカレンダー2021 22日目のこの記事では，トップAI会議で使われる査読割当てシステムToronto Paper Matching System (TPMS)の仕組みを解説します．加えて，TPMSを使う会議で適切な査読者に論文が割り当てられやすくなるような論文の書き方について，私の考えを紹介します． この記事の第一の対象読者は，基本的な研究のやり方と英語論文の書き方は習得したけれど，なかなかトップAI会議に通らず悩んでいる投稿経験3～10回程度の方です．研究内容は良いはずだし，文章も十分に磨いたはずなのに，それ
GitHub - gvergnaud/ts-pattern: 🎨 The exhaustive Pattern Matching library for TypeScript, with smart type inference.
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GitHub - ajitid/fzf-for-js: Do fuzzy matching using FZF algorithm in JavaScript
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September 2021 Summary: Python 3.10, which is due out in early October 2021, will include a large new language feature called structural pattern matching. This article is a critical but (hopefully) informative presentation of the feature, with examples based on real-world code. Go to: What it is | Where it shines | My code | Other projects | Problems | Wrapping up At a recent local Python meetup,
置換不変ニューラルネットワークによる集合データマッチング / Deep Set-to-Set Matching and Learning
論文: https://arxiv.org/abs/1910.09972 v.2
GitHub - aidenybai/pattycake: Zero-runtime pattern matching
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RubyKaigi 2023 「Reading and improving Pattern Matching in Ruby」 感想 - メドピア開発者ブログ
こんにちは、サーバーサイドエンジニアの草分です。 先日のRubyKaigi 2023に参加された皆様お疲れ様でした！ "感想記事を書くまでがRubyKaigi" ということで、今回は1つのセッションを掘り下げた感想記事を投稿します。 rubykaigi.org このセッションではRubyのパターンマッチの機能を題材に、Rubyの機能の実装を「読んで理解する」そして「パフォーマンスを向上させる」といったプロセスを、いかにして進めていくのか。その方法について紹介されていました。 このセッションはRubyのパターンマッチやメタプログラミングを知った状態で聞くと、より深く理解することができます。 それらの前提知識を軽くおさらいしつつ、セッション内容を振り返っていきましょう。 パターンマッチとは パターンマッチとは、「データ構造による条件分岐」「構成要素の取り出し」という要素を備えた機能です。 Ru
Vertex AI Matching Engineをつかった類似商品検索APIの開発 | メルカリエンジニアリング
こんにちは。ソウゾウの Software Engineer の @wakanapo です。 連載：メルカリShops 開発の裏側 Vol.2の8日目を担当させていただきます。 この記事では Vertex AI Matching Engine を使ったメルカリShopsの類似商品検索APIについて、メルカリ写真検索での経験もふまえながら紹介します。 類似商品検索APIはメルカリShopsに出品されている商品に対して、それに似ている商品を返すAPIです。現状これを使った機能でリリースされているものはありませんが、今後レコメンデーションなどに使っていきたいと考えています。 類似ベクトル検索について 類似ベクトル検索とはベクトル空間上で距離の近いものを探すというものです。すべてのベクトルを比較して正確に距離の近いものを探すには非常にコストがかかるので、正確でなくていいのである程度の精度で近いものを
Vertex AI Matching Engine: フルマネージドで利用する Google のベクトル検索
はじめに 本記事では Vertex AI Matching Engine とは何かを簡単に説明して、使い始めるための手順を説明します。本記事の目的は、ベクトル検索を実現するために Matching Engine を使えるようになってもらうことです。 記事全体を理解するためにはある程度のクラウドやプログラミングの知識が必要です 必要に応じて補足したり、リンクしたりしています Matching Engine の背景にある論文等の解説はしません 使い始めるための手順の中でいくつか選択肢があるとき、今後主流になりそうな選択肢の手順のみを説明します とにかくまずは使ってみたいという方は、Vertex AI Matching Engine を使ってみるまで読み飛ばすか、次のチュートリアルを実施してください。 ベクトル検索で何ができるの？ 昨今ではテキスト、画像、ユーザー行動など様々なものを機械学習モデ
Googleが検索で利用している主要なAIは4つ、RankBrain/Neural matching/BERT/MUM
[レベル: 上級] 現在検索に使っている AI（人工知能）について Google は公式ブログで紹介しました。 4 つの主要な 検索 AI いくつものモデルの AI を Google は検索に利用していますが、主要な AI は次の 4 つです。 RankBrain（ランクブレイン） Neural matching（ニューラル マッチング） BERT（バート） MUM（マム） この記事では、それぞれの AI の特徴を簡潔にまとめます。 RankBrain は 2015 年に検索に導入されました。 Google 検索に初めて本格的に使われるようになったディープラーニングを用いた AI です。 概念と単語の関係性を RankBrain は理解できます。 人間なら直感的にわかってもそれまでは機械にはわからなかったような質問（クエリ）の意味をわかるようになりました。 特に、未知に言葉に強い長所が R
GitHub - st-tech/zozo-shift15m: SHIFT15M: Fashion-specific dataset for set-to-set matching with several distribution shifts
[arXiv] [CVPRW2023] accepted at CVPR2023 workshop on CVFAD as an oral paper (acceptance rate = 18.5%) Set-to-set matching is the problem of matching two different sets of items based on some criteria. Especially when each item in the set is high-dimensional, such as an image, set-to-set matching is treated as one of the applied problems to be solved by utilizing neural networks. Most machine learn
GitHub - zesterer/tao: A statically-typed functional language with generics, typeclasses, sum types, pattern-matching, first-class functions, currying, algebraic effects, associated types, good diagnostics, etc.
You can now test Tao in the browser! A statically-typed functional language with polymorphism, typeclasses, generalised algebraic effects, sum types, pattern-matching, first-class functions, currying, good diagnostics, and much more! For more example programs, see... hello.tao: Hello world input.tao: Demonstrates a more complex example of IO effects calc.tao: A CLI calculator, demonstrating parser
Llama 3-V: Matching GPT4-V with a 100x smaller model and 500 dollars
Edit (June 3 )— From TwitterFirst of all, we want to sincerely apologize to the original authors of MiniCPM. We wanted Mustafa to make the original statement but have been unable to contact him since yesterday. @siddrrsh and I posted Llama3-v with @mustafaaljadery. Mustafa wrote the entirety of the code for the project. Sid and I were both really excited about multimodal models and liked the archi
PEP 636 – Structural Pattern Matching: Tutorial | peps.python.org
PEP 636 – Structural Pattern Matching: Tutorial Author: Daniel F Moisset <dfmoisset at gmail.com> Sponsor: Guido van Rossum <guido at python.org> BDFL-Delegate: Discussions-To: Python-Dev list Status: Final Type: Informational Created: 12-Sep-2020 Python-Version: 3.10 Post-History: 22-Oct-2020, 08-Feb-2021 Resolution: Python-Committers message Table of Contents Abstract Tutorial Matching sequences
PEP 634, 635, 636 (Structural Pattern Matching) を読んだよメモ - Qiita
PEP 634, 635, 636 (Structural Pattern Matching) を読んだよメモPythonパターンマッチPython3pep 今週の火曜日、PEP 634〜636 の 3本の PEP が Accept されました。 お。Accept になってる / PEP 634/635/636: Accept! by brandtbucher · Pull Request #1807 · python/peps https://t.co/KTeJJQylEe — tk0miya (@tk0miya) February 9, 2021 この 3本の PEP は、去年の 6月に Python3 に提案されたばかりのパターンマッチング構文を調べてみた として紹介した PEP 622 の後継となる提案です。 今回は約 7ヶ月の議論を経て、Python 3.10 に採用されることが
Motunation.com Matching Transformer For Mac - gigacorporate
Visiteurs depuis le 26/01/2019 : 1665 Connectés : 1 Record de connectés : 21 Motunation.com Matching Transformer For Macbook ProMotunation.com Matching Transformer For MachineIridient Digital, maker of the popular Iridient Developer Raw conversion software for Mac, has announced a public Beta of a Fujifilm Raw converter utility for Windows. Iridient X-Transformer is a standalone utility that takes
類似ベクトル検索のSoTA！！GCP: Vertex Matching Engineにも使用されている手法ScaNNを紹介！
3つの要点 ✔️ GCPの新プロダクト「Vertex Matching Engine」の元論文 ✔️ MIPSスコアを考慮した新しい量子化損失関数を提案 ✔️ ANNBenchmarksでSoTA性能を記録 Accelerating Large-Scale Inference with Anisotropic Vector Quantization written by Ruiqi Guo, Philip Sun, Erik Lindgren, Quan Geng, David Simcha, Felix Chern, Sanjiv Kumar (Submitted on 27 Aug 2019 (v1), last revised 4 Dec 2020 (this version, v5)) Comments: Published as a conference paper at ICM
$ ssh 192.168.0.5 Unable to negotiate with 192.168.0.5 port 22: no matching host key type found. Their offer: ssh-rsa,ssh-dss でした。 背景 https://www.openssh.com/txt/release-8.8 によると、 Potentially-incompatible changes This release disables RSA signatures using the SHA-1 hash algorithm by default. This change has been made as the SHA-1 hash algorithm is cryptographically broken, and it is possible to cr
TensorFlow Recommenders と Vertex AI Matching Engine によるディープ リトリーブのスケーリング | Google Cloud 公式ブログ
TensorFlow Recommenders と Vertex AI Matching Engine によるディープ リトリーブのスケーリング ※この投稿は米国時間 2023 年 4 月 20 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 以前のブログ投稿で、Google Cloud でレコメンデーション システムを実装する方法として、（1）Recommendations AI によるフルマネージド ソリューション、（2）BigQuery ML での行列分解、（3）Two-Tower エンコーダと Vertex AI Matching Engine を使用したカスタムのディープ リトリーブ手法の 3 つを紹介しました。このブログ投稿では、3 つ目の選択肢について詳しく説明し、プレイリストのレコメンデーション システムを構築するために Vertex AI でエンド
sshで急に接続できなくなった場合の対処方法 (no matching host key type found. Their offer: ssh-rsa,ssh-dss) - pyopyopyo - Linuxとかプログラミングの覚え書き -
no matching host key type found. Their offer: ssh-rsa,ssh-dss というエラーメッセージでssh接続できない場合は ~/.ssh/config の末尾に以下の三行を加えればとりあえず接続できるようになります Host * HostKeyAlgorithms=+ssh-rsa PubkeyAcceptedAlgorithms=+ssh-rsa 説明 2005年ごろまでに設定されたsshdでは，サーバの署名としてSHA-1のRSA鍵が広く利用されていました．しかしSHA-1は2005年に攻撃方法が発見され，2010年にはSHA-1は廃止，より安全な鍵に移行するという方針になります．そして2021年ついにOpenSSHもSHA-1の鍵をデフォルトで無効化しました． そのため新しいOpenSSHのクライアント(sshコマンド)で，未だにSH
Vertex Matching Engine: 非常に高速かつスケーラブルな最近傍探索 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 7 月 21 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 密なベクトル空間でデータを表現する方法であるベクトル エンベディングは、ML エンジニアが使用するツールの中で最も便利なツールです。 エンベディングの初期の使用例としては、単語のエンベディングがあります。単語のエンベディングは、ベクトル空間での位置（距離と方向）により、各単語の有意義なセマンティクスを符号化することができるため、一般的なツールとなりました。たとえば、次のような実際のエンベディングを可視化した図では、国とその首都の関係性のように、セマンティックな関係性を表す幾何学的な関係を示しています。 今日、単語のエンベディングやテキストのエンベディングは一般的に、セマンティック検索システムを強化するために使用されています。エンベディングベースの検索は、単純なインデック
M1 MacでDockerを使用する際の「no matching manifest for linux/arm64/v8 in the manifest list entries」エラーへの対応方法 - Qiita
M1 MacでDockerを使用する際の「no matching manifest for linux/arm64/v8 in the manifest list entries」エラーへの対応方法MacMySQLDockerM1Mac M1 MacでDockerを使用していて遭遇する可能性のあるエラー、「no matching manifest for linux/arm64/v8 in the manifest list entries」について対応策をお伝えします。このエラーメッセージは、DockerイメージがあなたのCPUアーキテクチャに対応していないときに表示されます。 エラー発生の状況 まずはじめに、私が遭遇した状況を共有します。以下のようなdocker-compose.ymlファイルを用意し、docker-compose up --buildコマンドを実行しました。
GitHub - mxgmn/MarkovJunior: Probabilistic language based on pattern matching and constraint propagation, 153 examples
MarkovJunior is a probabilistic programming language where programs are combinations of rewrite rules and inference is performed via constraint propagation. MarkovJunior is named after mathematician Andrey Andreyevich Markov, who defined and studied what is now called Markov algorithms. In its basic form, a MarkovJunior program is an ordered list of rewrite rules. For example, MazeBacktracker (ani
macでssh接続をしたときno matching key exchange method found. Their offer: diffie-hellman-group1-sha1と言われて接続できない - しまむーの備忘録
macでssh接続を行ったときにタイトルのようなエラーが出て接続できなかったのでその時のメモ 環境 macOS Mojave バージョン10.14 エラーの内容 Unable to negotiate with 192.168.*.* port 22: no matching key exchange method found. Their offer: diffie-hellman-group1-sha1 上記のようなエラーがでて接続できません. 原因 MacOSではOpenSSH v7 を採用するようなっていくつかの暗号が無効になってしまったようです. Apple、macOS SierraでOpenSSH v7を採用。いくつかのレガシーな暗号が無効に。 | AAPL Ch. 解決法 サーバー側のOpenSSHのバージョンを上げたほうが良いのですが, できない状態だったので次のように解決
TensorFlow Recommenders と Vertex AI Matching Engine によるディープ リトリーブのスケーリング | Google Cloud 公式ブログ
TensorFlow Recommenders と Vertex AI Matching Engine によるディープ リトリーブのスケーリング ※この投稿は米国時間 2023 年 4 月 20 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 以前のブログ投稿で、Google Cloud でレコメンデーション システムを実装する方法として、（1）Recommendations AI によるフルマネージド ソリューション、（2）BigQuery ML での行列分解、（3）Two-Tower エンコーダと Vertex AI Matching Engine を使用したカスタムのディープ リトリーブ手法の 3 つを紹介しました。このブログ投稿では、3 つ目の選択肢について詳しく説明し、プレイリストのレコメンデーション システムを構築するために Vertex AI でエンド
Apollo ClientのキャッシュでInterfaceやUnionを利用する (WARNING: heuristic fragment matching going on!) - Qiita
Apollo ClientのキャッシュでInterfaceやUnionを利用する (WARNING: heuristic fragment matching going on!)JavaScriptGraphQLapollo Apollo Clientのキャッシュ機能は便利で特に設定をせずにそのまま使えてたのですが、UnionやInterfaceを利用する際に工夫が必要だったのでご紹介します。 問題 Apollo ClientでUnionやInterfaceを含んだクエリを扱うと以下のようなWarningが出ました。 これはFragment MatcherというApollo Clientのキャッシュ機構に使われているもので、デフォルトのものだとInterfaceやUnionには対応できないため警告がでています。 これを解決するためにはサーバーで定義されたスキーマに対応したFragment
Rust for JavaScript Developers - Pattern Matching and Enums
This is the fourth part in a series about introducing the Rust language to JavaScript developers. Here are all the chapters: Tooling Ecosystem Overview Variables and Data Types Functions and Control Flow Pattern Matching and Enums Pattern MatchingTo understand Pattern Matching, let’s start with something familiar in JavaScript - Switch Case. Here’s a simple example that uses switch case in JavaScr
no matching manifest for linux/arm64/v8 in the manifest list entries
no matching manifest for linux/arm64/v8 in the manifest list entries
The Python steering council has, after some discussion, accepted the controversial proposal to add a pattern-matching primitive to the language. "We acknowledge that Pattern Matching is an extensive change to Python and that reaching consensus across the entire community is close to impossible. Different people have reservations or concerns around different aspects of the semantics and the syntax
【ペーパーマリオ オリガミキング】くるくるえあわせ Lv1～3 攻略法解説！Paper Mario The Origami King - How to solve Picture Matching. - じゃがいもゲームブログ
皆様こんにちは！ 如何お過ごしでしょうか。 今回は、ペーパーマリオ オリガミキングのくるくるえあわせ Lv1～3の攻略法について解説します！ オリガミキングには、ミニゲームとしてヘイホー no Hey！ヘイホーがあります。全12問のクイズです。全問正解するとトロフィーがゲットできるのですが…この中にあるくるくるえあわせというパズルが非常に高難易度なんです。 制限時間以内に決められた手数でパズルを完成させなければいけないのですが、初見で解くのはかなり難しいと思います（東大王でもないとまず無理）。 というわけで今回は、くるくるえあわせ Lv1～3の攻略法をご紹介します。ちなみに自力で解くことはできず、生放送で視聴者さんと一緒に協力して解きました。 視聴者さん頭良すぎ。視聴者さん様様です。ご協力ありがとうございました。では、一応文章でも攻略法を記載しておきます。 【Lv1攻略法】 Lv1は内側か
May 5, 2022 Now, admins can block creation of branches that match a configured name pattern. For example, if a repository's default branch is renamed from master to main, admins can prevent any subsequent creation or push of the master branch so that only the new branch name is used. Previously, admins could use branch protection rules to restrict who could push to existing branches, but they coul
PEP 634 – Structural Pattern Matching: Specification | peps.python.org
PEP 634 – Structural Pattern Matching: Specification Author: Brandt Bucher <brandt at python.org>, Guido van Rossum <guido at python.org> BDFL-Delegate: Discussions-To: Python-Dev list Status: Final Type: Standards Track Created: 12-Sep-2020 Python-Version: 3.10 Post-History: 22-Oct-2020, 08-Feb-2021 Replaces: 622 Resolution: Python-Committers message Table of Contents Abstract Syntax and Semantic
Compiling Pattern Matching
Colin James obscurecolin [at] gmail (dot) com I am a computer programmer. I'm primarily interested in compilers for strict functional languages. Introduction This post intends to provide a brief overview of the algorithm described in Luc Maranget’s “Compiling Pattern Matching to Good Decision Trees”. I’m fond of this formalisation as it has a straightforward implementation and results in reasonabl
背景 Log Matching Property の証明 データ構造と述語の定義 AppendEntries 関数の性質 leader の log に関する性質 Log Matching Property の証明 参考資料 背景 分散合意アルゴリズム Raft は kubernetes のクラスターの構成情報を保存する etcd の内部で使われておりお世話になっている方も多いアルゴリズムだと思います。 この記事では Raft の満たす重要な性質である Log Matching Property について証明します。 元々、『Raft を TLA+ で検証する』というタイトルの記事を書こうと考えて Raft の考案者 Diego Ongaro の博士論文を読み始めました（その記事は後日公開予定です）。 アルゴリズムは論文の 3 章に書かれているのですが、そこで Raft が常に成り立つことを
Unicode sorting is hard & why browsers added special emoji matching to regexp
Unicode sorting is hard & why browsers added special emoji matching to regexp As I work on Zorex, an omnipotent regexp engine I have stumbled into a world of tales about why Unicode text sorting is so annoying in the modern day. Let’s talk about that. Why ASCII sorting is not enoughTwitter’s emoji problem - or when Unicode locale-aware sorting Really Matters™Browsers added special emoji matching t
Vertex AI Matching Engine と CLIP を使って 2 週間で EC サービスの類似画像推薦機能を作る - Pepabo Tech Portal
技術部データ基盤チームの @zaimy です。今回は、Google Cloud のベクトル近似近傍探索サービスである Vertex AI Matching Engine と、自然言語と画像のマルチモーダルモデルである CLIP による特徴量変換を使った、EC サービス「SUZURI」の類似画像推薦機能をご紹介します。 できるようになったこと 構成 Batch での画像のダウンロードと特徴量変換 Batch を選択した理由 Batch で複数のタスクに処理を振り分ける Batch で GPU とストレージボリュームのマウントを併用する際の注意点 Matching Engine の index への新規登録と更新 Matching Engine のレイテンシ コスト まとめと今後について できるようになったこと SUZURI を訪れた方が閲覧中のアイテムに類似するアイテムを画像をもとに推薦でき
PEP 622 – Structural Pattern Matching Author: Brandt Bucher <brandt at python.org>, Daniel F Moisset <dfmoisset at gmail.com>, Tobias Kohn <kohnt at tobiaskohn.ch>, Ivan Levkivskyi <levkivskyi at gmail.com>, Guido van Rossum <guido at python.org>, Talin <viridia at gmail.com> BDFL-Delegate: Discussions-To: Python-Dev list Status: Superseded Type: Standards Track Created: 23-Jun-2020 Python-Version
Vertex AI Matching Engineの検索速度を試す | Wantedly Engineer Blog
バックエンドエンジニアの@nasaです。Google Cloudの近似最近傍探索サービスのVertex AI Matching Engineを試したのでその話を書こうと思います。 Vertex AI Matching Engine(以下Matching Engine)の自体の説明はしないつもりなので詳しく知りたい人は公式ブログを見てみてください〜 本記事ではMatching Engineのindex作成速度、検索速度について書こうと思います。 TL;DR768次元ベクトル10万件でのindex作成は50分ほどデプロイは5分ほど。ただしindex作成からしばらくたってデプロイすると50分ほど(おそらくindexを再構築している)1万件取得する際の検索速度は12msほど検索までのオーバーヘッドはあるものの検索自体は爆速で終わりますね。取得件数が多くても問題なく捌けているので大規模な検索にも使え
Optimal Transport Conditional Flow Matching - 拡散モデルに取って代わる次世代の生成技術？
こんにちは！Fusic 機械学習チームの鷲崎です。最近、音声や言語処理に興味がありますが、機械学習モデルの開発からMLOpsまでなんでもしています。もし、機械学習で困っていることがあれば、気軽にDMください。 本記事では、Flow Matching (FM)と、その発展版であるOptimal Transport Conditional Flow Matching (OT-CFM)を解説します。最近の生成AIでは、拡散モデルがよく使用されていますが、Flow Matchingは、拡散モデルに取って代わる可能性がある生成技術と考えています。 おもに、Improving and Generalizing Flow-Based Generative Models with Minibatch Optimal Transportという論文を参考に解説していきたいと思います。また、本記事の図は、論文か
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Structural pattern matching in Python 3.10
ssh 接続で no matching host key type found エラー - Qiita
Pattern matching accepted for Python [LWN.net]
Block creation of branches that have matching names
A Proof for Log Matching Property of Raft - 俺の Colimit を越えてゆけ
PEP 622 – Structural Pattern Matching | peps.python.org
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