Teslaはカメラを使ってどのように世界を認識しているかTURINGの社内AI勉強会で発表した資料です。 Tesla AI Day 2021で紹介されたTesla車に搭載されているマルチカメラを用いた認識モデルの紹介と、それに関連しそうな論文の紹介をしています。
【GANをカスタマイズ】数枚～数十枚のスケッチから特定構図が生成できる派生モデルを作る - Qiita
2021年のディープラーニング論文を1人で読むAdvent Calendar11日目の記事です。今回紹介するのはGANのカスタマイズです。 GANというと乱数から画像を生成するモデルを1から訓練するものが想像されますが、今回はGもDもファインチューニングです。この論文では、スケッチ画像と写真という対応で訓練させていますが、特徴抽出のネットワークがあれば普遍的に応用できる研究です。カスタマイズされた派生モデル間の補間などかなり興味深いことも出てきます。見ていきましょう。 著者はカーネギーメロン大学とMITコンピュータ科学・人工知能研究所の方です。ICCV2021に採択されています。 タイトル：Sketch Your Own GAN URL：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/html/Wang_Sketch_Your_Own_GAN_
GANについて概念から実装まで ～DCGANによるキルミーベイベー生成～ - Qiita
@triwave33さんの良記事に触発され、GANに対しての関心が高まり、自分でもなにかアウトプットできないかなと思ったので、今回はキルミーベイベーの画像生成を行いました。 この記事では、GANについて基礎から解説し、最後にはDCGANを使ってキルミーベイベーの画像を生成することを目標としています。 以前、以下のような記事 Kerasでキルミーアイコン686枚によるキルミー的アニメ絵分類 を使ってKerasの勉強をし、面白いなと思ったので、 今回はDCGANを使って分類ではなく生成を行おうと思います。 また、潜在変数（ノイズ）に関して詰まったので、そこに関して掘り下げます。 ついでに、転置畳み込みに関しても少し触れています。 GAN関連の良記事としては 今さら聞けないGAN（1） 基本構造の理解 今さら聞けないGAN （2） DCGANによる画像生成 はじめてのGAN があります。 実装は
進化する機械学習パラダイス ～改正著作権法が日本のAI開発をさらに加速する～｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
■ はじめに 学習済みモデル生成のためには大量の生データや生データを元に生成した学習用データセットが必要となりますが、その際に著作物である生データ（文章、写真、静止画、動画など）を利用することも多くあります。 著作権法上、著作物は著作権者に無断で利用（ダウンロードや改変等）することは出来ませんが、実は日本の今の著作権法には４７条の７という世界的に見ても希な条文があるため（詳細は後述）、ＡＩ開発目的であれば、一定限度で著作権者の許諾なく著作物を利用できます。 その点を捉えて、早稲田大学法学学術院の上野達弘教授は「日本は機械学習パラダイスだ」と評しています。言い得て妙ですね。 【参考】 コラム：機械学習パラダイス（上野達弘） ただ、この４７条の７には「ある限界」もありました。 ２０１９年１月１日に改正著作権法の施行が予定されていますが、同改正法が施行されると、この４７条の７が廃止され、新しい条
ビーフストロガノフはどのくらい強いのか - Qiita
# !wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-crawl/cc.ja.300.vec.gzで落とせます model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('cc.ja.300.vec.gz', binary=False) repat = re.compile(r'^[あ-ん\u30A1-\u30F4\u4E00-\u9FD0]+$') vocab_list = [w for w in list(model.vocab.keys())[10000:50000] if len(w) > 2 and repat.fullmatch(w) and w[-1] != 'っ' and w not in list(ww_df.word) and w not in list(sw
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情報解析と著作権──「機械学習パラダイス」としての日本