Python Speed - www.peignot.net
多くの人々が頻繁にPythonプログラムの実行速度を心配しています。でもPythonを使わないと、堪らないくらいパフォーマンスのロスがありますよね？ 中には「なんだ、インタプリタのスクリプト言語か、まるっきり遅いや」なんて結論づける人もいます。その一方で、Pythonを実際に試してみて、十分な実行効率をもっていることに気づいた人もいます。もちろん、時にはとっても遅いプログラムができあがることもあります。 なぜ素のスピードが重要か？ あるいは重要でないか?多くの人が必要以上に速度に取りつかれていて、この種の問題ではCが優れた実績を示していることから、（Cが）全ての面で優れた言語であると考えています。他の人々は「開発の速度」がより重要で、Pythonを選ぶのはそのような時に限り、まあそれなりの速度だろうと考えています。そして頻繁に、Pythonのコードが期待以上の速度で動いていることに彼らは驚
ソーティングネットワーク - Wikipedia
四本のワイヤと五つのコンパレータからなる、単純なソーティングネットワーク ソーティングネットワーク（英: sorting network）とは、ワイヤとコンパレータからなる、数列をソートするネットワーク（抽象的な数理モデル）である。一つのコンパレータが二つのワイヤを繋ぎ、小さい方の値を一方に、大きい方の値を他方に出力する。これによって値のソートが行われる。比較ソートアルゴリズムとソーティングネットワークの主な違いは、比較の順序が、それまでの比較の結果によらずあらかじめ決まっていることである。このため、アルゴリズムを並列に実行することが容易である。モデルは単純だが、ソーティングネットワークの理論は非常に深く、複雑である。 概要[編集] ソーティングネットワーク中のコンパレータの例 ソーティングネットワークは、ワイヤとコンパレータという二つの要素からなる。ワイヤは値を伝える。コンパレータは入出
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
1/1000の圧縮率を目指す次世代動画像圧縮技術の行方 - A Successful Failure
現在最高の圧縮効率を誇るAVC/H.264は1GbpsのフルHDTVを10Mbps以下に圧縮できる。1/100以上の圧縮率ということになるが、次世代beyond HDTVの8k4kの空間解像度、60〜300fpsの時間解像度、マルチスペクトルの色表現、10〜16bit/pelの画素値深度、複数視点を考えると情報量は16〜200Gbpsとなるため、ビットレートを100Mbpsまで許容したとしても、圧縮率をさらに10倍は引き上げる必要がある(1/1000以上)。 上記の要求に対し、短期的には従来のAVC/H.264で用いられている動き補償予測とDCTを組み合わせたMC+DCTの枠組みを維持し、改良を積み重ねて圧縮率向上を図るアプローチが取られるが、長期的には従来の枠組みに囚われない新たなブレークスルーが必要となる。本エントリでは、情報処理6月号の解説*1より、画像圧縮技術のブレークスルーの萌芽
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