最内ループからはじめる深層学習(waifu2xの高速化)
概要 経緯 : http://d.hatena.ne.jp/w_o/20150602#1433229756 なんか社内チャットで https://github.com/WL-Amigo/waifu2x-converter-cpp をはやくしろというメッセージを受信したのでやった。 まあそれなりに頑張ったのでまとめておく 今の waifu2x のパラメータ(カーネル3x3、平面数32の倍数)に依存したチューニングをしている部分もあるが、 カーネルサイズが小さいCNNなら同じような考えかたを適用できるのではないかと思う 今の実装の効率はhttp://d.hatena.ne.jp/w_o/20150616#1434392833にあるとおり。 自分では確認できていないが、CUDA版はKeplerが効率悪くて、Fermi、Maxwellなら30〜40%程度の効率らしい。 前提知識 OpenCV が少
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
Unity と OpenCV を組み合わせて現実・仮想双方を加工した AR な世界を Oculus Rift 越しに覗いてみた - 凹みTips
はじめに 通常のカメラ画に AR オブジェクトを描画すると、解像感や色のズレで AR オブジェクトにバーチャルっぽさを感じてしまいます。そこで逆に現実の世界の方をバーチャルっぽくしてあげることで、AR オブジェクトに感じる違和感が低減されるのではないかと思い、カメラ画、AR オブジェクトを共に線画化し、Oculus Rift x Ovrvision で覗いてみました。 デモ 現実の世界を線画化しても立体感を感じるか、という実験は以前行いました。 Oculus Rift × OVRVISION × OpenCV で線画だけの世界を覗いてみた - 凹みTips 実際に立体っぽく感じた体験が合ったので結構うまくいくのではないかとあたりはつけていたのですが、実際に試してみると結構違和感が低減されていて面白かったです。他にも、アニメ調にしたりサイバー感ある感じにしたりすると面白そうです。 環境 Wi
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