InsightFace
InsightFace is an open source 2D&3D deep face analysis library. InsightFace is an integrated Python library for 2D&3D face analysis. InsightFace efficiently implements a rich variety of state of the art algorithms of face recognition, face detection and face alignment, which optimized for both training and deployment. Research institute and industrial organization can get benefits from InsightFace
画像の特徴を用いたランク学習の論文紹介 | NHN テコラス Tech Blog | AWS、機械学習、IoTなどの技術ブログ
こんにちは。データサイエンスチームの t2sy です。 ランク学習 (Learning to Rank; LTR) はランキング問題を教師あり機械学習を用いて解く手法 [1] です。情報検索や自然言語処理をはじめ多くの分野に応用されています。この記事では、画像の特徴を用いたランク学習の論文を2つ紹介し、また VGG-16 を用いた ViTOR (Visual learning TO Rank) モデルの再現実験の結果を紹介します。 Learning Visual Features from Snapshots for Web Search [Fan et al., 2017] arXiv:1710.06997 ViTOR: Learning to Rank Webpages Based on Visual Features [B.van den Akker et al., 2019] ar
GPTの仕組みと限界についての考察（１） - conceptualization
GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。 本記事は、GPT（を支えるTransformerという仕組み）をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。 少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。 （１）大まかな背景と概要：本記事 （２）GPTの能力と可能性：実際の使用例とTransformerの仕組みを踏まえて説明 （３）GPTの限界と未来展望：Transformerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い： トークン長とは何か？ まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個（850GBの容量を食う）でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。 さて、トーク
手回し式靴下編み機を作って靴下を編んでみた｜fabcross
靴下を自分で作りたい！ と試行錯誤するうちに、19世紀半ば頃に発明された手回し式の靴下編み機の存在にたどり着きました。3Dプリンターを使って、自分の靴下を編むのにちょうどいい機械を作ってみました。 靴下は楽しい。カラフルなものだったり、動物や恐竜の総柄だったり、ちょっと表に着るのは勇気がいるものでも身に着けやすいところが好きです。自分の着るものはできるだけ自分で作るのが私の信条。靴下も自分で作ってやろうと試行錯誤してきました。 靴下は伸縮性が大事なため、布を縫うのではなく編んで作られています。市販の靴下の中には薄くて布のようなものもありますが、よく見ると編み目があるのが分かります。そのため、ミシンを使った縫物ではなく、編み物の技術が必要となってきます。 靴下を作ろうとして初めに試したのは、おもちゃの編み機。取っ手を回すと筒状に毛糸を編める子ども用のおもちゃです。小さいころ大好きで、おばあち
新しい環境でバリューが出せずに悩んでいる場合の解決法｜樫田光 | Hikaru Kashida
中途での転職など、新しい環境に入った時に自分がバリューが発揮できていない、と焦ったり悩んだりした経験はないでしょうか。 この種の問題については、人によって感じ方や対処法は様々だと思いますが、少なくとも僕自身はそういった状況に大きなストレスを抱えやすい性格です。また、度合いの強弱はあれど多くの人が似たような経験を持っている、またはこれからの人生で経験するのではないかと思います。 大事なことは自分に合った対処法のゴールデンルールを持っておくこと、そして同時に自分が落ち入りがちなアンチパターン、つまり良くない思考・行動の癖などを把握しておくことです。 この記事ではそういった、「新しい環境でまだ価値を発揮できずに焦っている」というシーンにおける対処方法を、僕自身のパターンを元に書いていきます。 僕と同じような性格の方はそのまま参考にしていただければ幸いですが、自分はそう言う経験はないな、という方は
組織の中で起業家のように働く、新しい専門職としてのあり方を考える - データ分析職種の場合｜樫田光 | Hikaru Kashida
ここ数年、曲りなりにデータ分析の専門職種としてやってきたが、常々この仕事には困難さがつきまとうなと感じる。その事について、その理由、そしてその困難さとどう戦っていくかについての考察を記してみたい。 気まぐれな雑記のうえ、だいぶ長くなってしまったが時間がある方はお付き合い願いたい。感想の一つでも貰えれば幸いです。 困難さ仕事をしていて苦労することはよくあるわけだが、とりわけデータ系の仕事をしているとおおよそ以下のような面倒さを背負い込んでいることに気づく。 普通にしているとあまり良い仕事が回ってこない 周囲に任せていると細かい本質的ではない仕事に埋もれてしまう 組織の上層の戦略やリテラシに依存するところが異様に大きい 自分たちの成果がどうにもわかりづらい 短期的な都合に押し負かされて自分たちの仕事の優先度を下げられる などなど。これは自分個人の体験だけにとどまらず、他の会社でもデータ分析チー
Negativity drives online news consumption - Nature Human Behaviour
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カメラで解析してコンピューターが作業する「コンピュータービジョン」が2023年の製造業をどう変えているのか？
カメラによる動画解析やセンサーを用いた3次元画像処理など、コンピューターにデジタルな画像や動画を理解させてさまざまな処理を行わせる研究分野を「コンピュータービジョン」といいます。このコンピュータービジョンを取り入れたシステムを開発する企業・Voxel51が、コンピュータービジョンが製造業で応用されるケースについて語っています。 How Computer Vision Is Changing Manufacturing in 2023 - Voxel51 https://voxel51.com/blog/how-computer-vision-is-changing-manufacturing-in-2023/ 産業用ロボットでコンピュータービジョンが応用される作業の1つが、ビン(部品置き場)からオブジェクトを選択して持ち上げて別の場所に配置する「ビンピッキング」です。ビンピッキングを行うた
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