画像修復プログラムを作った
OpenCVを使って、欠損領域を含む画像に対して画像修復を行うプログラムを作成しました。参考にした論文はこちらです。かなりGreedyで時間のかかるアルゴリズムですが、結果画像のクオリティは高いです。 Y. Wexler, E. Shechtman and M. Irani, Space-Time Video Completion. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Washington, June 2004. 入力画像がこちら。 赤色正方形の部分を欠損領域として指定しています。 修復結果がこちら かなりのクオリティで修復できているのが分かりますね。アルゴリズムとしては、先日紹介した４種類のうち４番目の「テクスチャの全体最適化による画像修復」に相当します。 このアルゴリズムの基本的なアイデア
AWS News Blog
Amazon SageMaker Geospatial Capabilities Now Generally Available with Security Updates and More Use Case Samples At AWS re:Invent 2022, we previewed Amazon SageMaker geospatial capabilities, allowing data scientists and machine learning (ML) engineers to build, train, and deploy ML models using geospatial data. Geospatial ML with Amazon SageMaker supports access to readily available geospatial dat
Read an Interesting Article on Facebook Developers(和訳)
I enjoyed reading the article and thought people might find it interesting too... so I roughly translated the article to Japanese. 以下Facebook社の開発プロセスについてのyeeguy氏のブログを日本語訳したもの。95%程度はあっていると思うが詳しく確認していないので詳細は適当な部分がある。題名は原文へリンクしてある。 How Facebook Ships Code（Facebook社でコードがリリースされるまで） 2011年1月17日 — yeeguy Facebook社のやり方に感心している。とても個性的な環境で、同じ環境を簡単に作れるようなものではない (もしやってみたとしても、他の会社全てでうまくいくわけではないだろう)。以下に示すのは、会社でどの
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
インタラクティブ・ビジュアルユニット「1024 architecture」が、すごい！
