カクカクした映像でもFPSを上げてぬるぬる動かせる！Depth-Aware Video Frame Interpolation
3つの要点 ✔️深度情報を踏まえたビデオフレーム補間技術 ✔️近傍ピクセルからコンテキスト情報収集 ✔️計算量とモデル容量を削減しつつ、各種データセットでSoTAを達成 Depth-Aware Video Frame Interpolation written by Wenbo Bao, Wei-Sheng Lai, Chao Ma, Xiaoyun Zhang, Zhiyong Gao, Ming-Hsuan Yang (Submitted on 1 Apr 2019) subjects : Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV) ビデオフレーム補間は長年に渡って研究が取り組まれてきており、最近のディープラーニングでも広範囲に研究されています。 以下の手法が今までにも行われてきました。 CNNによって中間画像を直接合成する手法等→結
画像をぬるぬる動かすFrame Interpolation for Large Motion【FILM】
ディープラーニングの使いどころはたくさんあると思います。今までいろいろなモデルをいじってきた私が考える、ディープラーニングの使い方の真骨頂は「補間」です。今回、試してみるのは”THE補間”ともいえる技術のFrame Interpolation for Large Motion（FILM）です！ Google ResearchによってすごいAIがつくり出されました。今までいろいろなAIを見てきましたが、今回のFILMはかなり興奮しました。どんなもんかというと↓です。 出典）FILM: Frame Interpolation for Large Motion(https://film-net.github.io/) ２枚の画像を入力するだけで、その間の動きを補間しぬるぬる動かすというモノです。まるでハリーポッターの日刊予言者新聞です。わかるかなぁw 独自のデータでも２枚の静止画から動画化できま
FILM: Frame Interpolation for Large Motion
FILM turns near-duplicate photos into a slow motion footage that look like shot with a video camera. We present a frame interpolation algorithm that synthesizes an engaging slow-motion video from near-duplicate photos which often exhibit large scene motion. Near-duplicates interpolation is an interesting new application, but large motion poses challenges to existing methods. To address this issue,
Bayesian Statistics
1 ベイズ統計入門 ⑦ 目標 正則モデルの選択 東京工業大学 渡辺澄夫 旅の地図 (1) ベイズ統計の定義 (2) 密度と条件つき密度 (3) 混合正規分布＋ギブスサンプラー (4) 神経回路網＋ランジュバン方程式 (5) 真とモデルの関係 (6) 正則モデルの漸近理論 (7) AIC と BIC (8) ハイパーパラメータ最適化 (9) 一般モデルの漸近理論 (10) 一般モデルの漸近理論 (11) 一般モデルの選択 (12) 条件つき独立 高次元 (13) 階層ベイズ (14) 相転移 (15) まとめ 3 １ 赤池情報量規準 4 どれが真に近いのか 5 理論によりわかったこと 真の分布が統計モデルにより実現可能であり、 事後分布が正規分布で近似可能である場合には Fn = nLn(w*) + (d/2) log n +Op(1) E[ Gn ] = L0 + d/(2n) + o(1
Investor Day 2022
Investor Day 2022 A unique opportunity for shareholders, analysts and other stakeholders to learn more about our growth prospects ASML’s Investor Day 2022 took place on Friday, November 11, at our headquarters in Veldhoven, the Netherlands, as well as online. Read the press release. You can replay the full webcast or download copies of presentations on ASML’s long-term strategy, megatrends, demand
Pythonで環境に依存しないポータブルなCI/CDを記述可能に。「Dagger Python SDK」リリース
Pythonで環境に依存しないポータブルなCI/CDを記述可能に。「Dagger Python SDK」リリース Daggerは、ビルド／テスト／デプロイの一連のCI/CDパイプラインを、どの環境にも依存することなく、ローカルPCやサーバ、GitHubやCircleCIなどの主要なCI/CDサービスなどでポータブルに実行可能にするソフトウェアです。 そのDaggerによるCI/CDパイプラインの定義をPythonで記述できる「Dagger Python SDK」がリリースされました。 Introducing the Dagger Python SDK: develop your CI/CD pipelines in Python, run them in containers anywhere. https://t.co/X8YY59WTqz pic.twitter.com/4RxHLDk
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