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『qiita.com』

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  • ネットで情報増えてきたけどPython3.4+Chainer1.9.0でディープラーニングを試してみる - Qiita

    7 users

    qiita.com/hmichu

    はじめに ここ数年,pythonが巷でにぎわっていますね。そん中でも気になるのが,機械学習分野です。ライブラリやソースが充実してきており,気軽に機械学習が試せるようになりました。機械学習でも,特に,ディープラーニングが活発ですね。 Pythonで動くディープラーニングには,次のようなものが出てきています。 Caffe Teano TensorFlow Chainer これらをインストールさえすれば簡単にディープラーニングが組めてしまします。 一つ一つ紹介するのはすでにたくさんあるので,省略して,既に記事を書いている人たちにお任せします。 今回は,Pythonで使えるChanierに注目しました。 なぜ?それは,先日パシフィコ横浜で開かれたSSII2016のチュートリアル講演で,「Pythonによる機械学習」があり,資料がとても充実していたため,試してみたくなりました。 この記事は,ニューラ

    • テクノロジー
    • 2016/12/27 08:20
    • python
    • [OpenCV][Mat]画素へのアクセススピード比較 - Qiita

      6 users

      qiita.com/hmichu

      はじめに OpenCVを使っていても画素を直接いじることはよくあることだと思います。 先日,友人からMat型は遅いと言われました。しかし,私はポインタでガツガツいじっており,経験的に遅くないと考えておりました。そこで,今回,様々な方法で画素へアクセスし,スピードを比較してみることに至ったのです。(それと自分へのメモ用) また,後輩からQiitaを勧められ記事をアップする練習も兼ねて書きます。 OpenCVによる画素へのアクセス OpenCV2.X系以降,Matクラスを使用して画像を扱ってい人が多いと思います。Matクラスにある画素値へ直接操作できるメソッドを使ったり,また,Iteratorを用いて操作するなど様々な方法があります。 ここでは,考えられる方法で比較しようと思います。 cv::Mat::at<>を用いる方法 座標を指定することで,その座標の画素値にアクセスできます。 例えば,カ

      • テクノロジー
      • 2016/09/26 18:59
      • あとで読む
      • こんなに簡単!? トラッキング - Qiita

        7 users

        qiita.com/hmichu

        1.はじめに OpenCVは,エクストラモジュール(opencv_contrib)を追加することでより様々な機能が使えます。今回は,Trackingに注目してみました。 OpenCVのTrackingって使えるのかなーとか性能どうなのとか,気になりますよね?そんな方は,こちらに性能評価が詳しく書かれております。 もしかしたら,この記事もx番煎じかもしれませんが,自分へのメモも兼ねて書きます。 2.物体追跡とは 物体追跡とは,与えられた動画から,指定した対象が各画像間でどのように移動したかを推定することです。物体追跡(Tracking)の流れとしては,簡単に書くと次のようになります。 物体を指定する(物体を検出する) 物体の移動距離を推定する 2.の繰り返し また,追跡の処理方法も1フレームずつで処理する(逐次処理)か動画すべてを処理する(一括処理)などあります。 OpenCV Tracki

        • テクノロジー
        • 2016/03/23 12:29
        • OpenCV
        • [OpenCV] いまさら局所特徴量で物体検出!? - Qiita

          60 users

          qiita.com/hmichu

          1.はじめに OpenCVには,様々な処理が用意されています。画像処理,映像解析,カメラキャリブレーション,特徴点抽出,物体検出,機械学習,コンピュテーショナルフォトグラフィ,3D可視化などが基本モジュールで用意されています。さらに,エクストラモジュールを追加することで,より豊富うな処理が利用できます。[1] OpenCV 3.x系を中心に話をします。 今回は,OpenCVの局所特徴量がどの程度簡単に使えるのか興味があり,局所特徴量を利用した物体検出を作成しました。 最近世間では,ディープな物体認識で盛り上がっていますが。 特徴点抽出に関する詳しい説明は,検索すれば多数ありますので,ここでは割愛します。 藤吉先生 (中部大学)のスライド「画像局所特徴量SIFTとそれ以降のアプローチ」は,とてもわかり易く説明されています。 2.特徴点検出と特徴量記述 特徴点検出と特徴量記述は,feature

          • テクノロジー
          • 2016/02/20 16:27
          • OpenCV
          • 画像処理
          • あとで読む
          • プログラミング
          • 機械学習
          • 勉強

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