OpenCV: Interactive Foreground Extraction using GrabCut Algorithm
Goal In this chapter We will see GrabCut algorithm to extract foreground in images We will create an interactive application for this. Theory GrabCut algorithm was designed by Carsten Rother, Vladimir Kolmogorov & Andrew Blake from Microsoft Research Cambridge, UK. in their paper, "GrabCut": interactive foreground extraction using iterated graph cuts . An algorithm was needed for foreground extrac
Machine Learningを用いた論文一覧2018 | Seamless
Machine Learningを用いた論文2018を精選し一覧（60本程）にしました。Seamless Supporter Programに参加されている方は、完全版（100本程）をこちらより閲覧することができます。 本論文は、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像を機械学習を用いて再構成する技術を提案します。本提案手法は、人間が見ている画像を、fMRIで測定した脳活動パターンのみで知覚内容を視覚化します。また、一度見た画像を記憶し、画像を見ていない状態から心の中でイメージする脳活動だけで再構成することも実証しました。 論文：Deep image reconstruction from human brain activity 著者：Guohua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima, Yukiyasu Kamitani 所属：AT
[1812.07033] From Satellite Imagery to Disaster Insights
The use of satellite imagery has become increasingly popular for disaster monitoring and response. After a disaster, it is important to prioritize rescue operations, disaster response and coordinate relief efforts. These have to be carried out in a fast and efficient manner since resources are often limited in disaster-affected areas and it's extremely important to identify the areas of maximum da
Live CV
Live CV is a computer vision environment that generates results while coding. It offers Tools to help learn and understand computer vision algorithms Abilities to combine algorithms and progressively achieve desired results Interactive components used to tweak parameters Support for cross-platform executable scripts Libraries to link and extend existing c++ algorithms Live CV is an open source pro
Google Maps’s Moat
Google Maps’s Moat How far ahead of Apple Maps is Google Maps? 2017 | Expired ❗️ This essay no longer reflects the current state of Google & Apple Maps ⚠️ Tap or click any image to enlarge Over the past year, we’ve been comparing Google Maps and Apple Maps in New York, San Francisco, and London—but some of the biggest differences are outside of large cities. Take my childhood neighborhood in rural
ブルゾンちえみ判別器をブラウザ上に実装する - Qiita
皆さん、Yahoo!検索大賞 2017はご覧になりましか？ このアワードで大賞に輝くと、「今年の顔」の名誉を手に入れることができるんです。 そんな栄えある今年の大賞は、ブルゾンちえみとのこと。 他にも、俳優部門は高橋一生、女優部門は吉岡里帆、といった具合に各分野毎に受賞者がいます。 ところで、僕はあまりテレビを観ないので、誰が誰やらわかりません。 このままだと安心して2018年を迎えることができないので、画像を読み込んでそれが誰なのか判定するアプリが必要です。 一目見れば区別つきそうなものですが、僕の濁った目で直接見るよりも、機械に判定させた方がよいに決まっていますので、作ってみました。 実際の動きはこちらから確認できます。 今回はブルゾンちえみも含め、Yahoo!検索大賞の受賞者から以下の5人をピックアップし、判別できるようにしています。 ブルゾンちえみ(お笑い部門) 高橋一生(俳優部門
CapsNet (Capsule Network) の PyTorch 実装 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Capsule Network（CapsNet） は、ディープラーニング界のゴッドファーザーの一人、Geoffrey Hinton を中心に提案された新しいニューラルネットワークです。 この記事では、CapsNet の概要を説明するとともに、その PyTorch 実装と手書き数字の分類（MNIST）におけるテスト結果を紹介します。 実装はこちら → GitHub Capsule Network (CapsNet) CapsNet のモチベーション 近年、画像解析の中心技術といえばやはり畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で
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GitHub - sentinel-hub/eo-learn: Earth observation processing framework for machine learning in Python
Announcing Solaris: an open source Python library for analyzing overhead imagery with machine…
What is Remote Sensing? The Definitive Guide - GIS Geography
GitHub - live-keys/livekeys: Livekeys - Automation Platform with support for live scripting.
Computer Vision and Pattern Recognition
Draper Satellite Image Chronology
https://jp.techcrunch.com/2017/12/19/2017-12-18-world-views-high-altitude-stratollite-balloons-capture-some-great-images/
Detection by classification of buildings in multispectral satellite imagery