dlcam GPGPU機械学習による自動ズームアプリケーション
明田守正 ビデオ撮影において、人物を正確に画角の中に収めることは難しい作業です。GPGPU機械学習で映っている人物の位置を検知するcaffe_rtposeを利用すれば、的確なカメラワークを自動的に実現できるのではないかと考え、自動ズームアプリケーションを作りました。 自動ズームといっても、いわゆるディジタルズームで、映像から部分を切り出して拡大するトリミングなのですが、素材となる映像の解像度が高ければ切り出した映像もある程度は品質を維持できます。 GPGPU機械学習による自動ズームアプリケーションを紹介する動画です。 4K映像のキャプチャ、人物骨格の検知、ズーム映像出力はすべてリアルタイムに行っています。人物の骨格を検知しているため、バストショット(胸から顔までの画角)、ウェストショット(腰から顔まで画角)、ニーショット(膝下から顔までの画角)、フルショット(全身が収まる画角)へのズームを
再訂正・NOP命令の誕生
再訂正・NOP命令の誕生 以前に「最初の NOP 命令は PDP-1 に搭載された」という記事を読み、PDP-1 の元となった TX-0 にはすでに搭載されている、という記事を書きました。 すると、それ以前の IBM 704 には既にあった、という指摘を頂きました。 再調査して IBM 701 で搭載されているが、おそらく考案したのは先に開発が始まった IBM 702 、という訂正記事を書きました。 さて、恥ずかしながら再訂正。 訂正記事を書いた際に、IBM 701 の前に作られている SSEC という機械式計算機（と、その時には思っていましたが違ってました）が気になっていましたが、その時には資料が見当たりませんでした。 その後、ふと気づいて別の方向から調査したら資料を見つけ、調査すると NOP が存在しているではありませんか。今回書いた一連の記事（マーク１とSSEC）は、この調査の派生物
FUTUREGROOVE FM - EDM HOUSE TRANCE TECHNO BASS 24/7
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PRISM: PRogramming In Statistical Modeling
http://www.sci.brooklyn.cuny.edu/~zhou/papers/tmp/jssst.pdf
Understanding Deep Convolutional Networks
Stanford University: Tensorflow for Deep Learning Research
