16万タイトルの AV の ID を dmm から集めた | ぱろすけのメモ帳
By RobertBy Robert McDon. 皆様こんにちは！ 今日は、「大規模AVサンプル画像認識」プロジェクトの第1回として、その下準備としての素材集めの話について書きます。これはもちろん何か悪事を働くためのプロジェクトではなく、コンピュータの活用によるユートピアの実現へ向けての第一歩と捉えていただければ幸いです。 さて僕は、画像処理や画像認識に関して、少しだけ知識があります。画像処理とは主に画像を処理して別の画像を吐き出すことで、たとえばフィルタをかけて色を変えたりぼやけさせたり、そういうようなことをしています。画像認識とは人工知能に比較的近い分野で、もう少し高度なことをします。たとえば、画像から顔を検出したり、写っているものが何であるか判定したりします。 画像認識では、近年、ネット上の大規模データを活用して何か賢いものを作ろうという話が多くあります。そのようなアプローチはアカ
ソフト開発をステップ数で見積っていることに疑問を持たなくてはならない - レベルエンター山本大のブログ
ステップ数を見積もり根拠にする会社さんは、いまだに多い。嘘じゃない。 お世話になってる会社さんもそういう仕組みをとってるところがあって、いいにくい部分もなきにもあらずだが、お世話になってるからこそいいたい。 そんなことやってちゃだめだと。 １キロステップの生産性指数をだして、今回の開発は10キロだから１０００万円とか。 汎用機時代ならまだ百歩譲ってわからんでもないけど、オープン系という言葉すら死語になりつつあるこのご時世において、ステップ数が１キロ（１０００行）だったら１人月とかどうこうという話は、もはや見積もりでもなんでもなく、こじつけだ。 フレームワークのコアのコードも、 ビジネスロジックの肝のコードも、 ネットワークの通信コードも、 自動生成したコードも同じ１ステップとカウントする。 見積もり時の計画ステップ数と、実際に開発したときの実績ステップ数を比較して 次の開発の値決め（ダンピ
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