torchvision.models¶ The models subpackage contains definitions of models for addressing different tasks, including: image classification, pixelwise semantic segmentation, object detection, instance segmentation, person keypoint detection and video classification. Classification¶ The models subpackage contains definitions for the following model architectures for image classification: AlexNet VGG R
現代では、飛行機で十数時間かかる世界の裏側で起こったことを、ほぼ同時に知ることができる。インターネット上のニュースは爆発的に増加したのに、悲しいことにサイバーウェアは流通していない。人間の脳の処理能力と、その周辺を駆け巡る情報量の差は、一気に広がり始めている。 場所も年齢も人種も選ばない情報の洪水の中、僕らはPCやスマートフォンといった個々人が持つ情報端末で、流れ込む情報を“剪定”しようとする。たとえ同じソースであっても、出どころも語り方も捉え方も異なるのだから。その中から自分にあったスタイルを選び、ほかの誰かに伝えたりもする。 だから同じニュース、同じゲーム、同じ政治、同じ文化の話を見る機会が増えたにも関わらず、誰かと同じ感情を共有することはいまだ難しい。年中無休で24時間動き続ける高度な情報社会によって、むしろその「同じ情報を共有しているはず」というボタンの掛け違いは増加し、SNS上は
【読売新聞】 懲戒免職などで教員免許を失効した教員について、教員免許法で官報に氏名の掲載が義務づけられているにもかかわらず、2019年度までの10年間に、10都道府県の教育委員会で計61人の不掲載があったことが読売新聞の全国調査でわ
オリエンタルラジオが吉本興業から独立した。 このニュースを見て、誰もがこう思ったのではないだろうか。 「何件目だよ」と。 2020年は芸能事務所からの独立がかつてないほどに起きた一年だった。ジャニーズ事務所から中居正広さん、手越祐也さん、山下智久さん、オスカーから米倉涼子さん、スターダストから柴咲コウさんが独立。他にも、ローラさんや前田敦子さんなど、異例と言っていい人数だ。いわば『芸能界 独立元年』。その締めくくりが、吉本のオリエンタルラジオである。 大手の事務所から独立すると干される……それは何十年も前からはびこってきた芸能界の「掟」だ。では、今年になって、なぜこんなにも独立が続いたのか? 私は放送作家という職業なので芸能事務所とは近からず遠からずの関係だが、忖度せずに“客観的”な意見を述べさせてもらう。結論としては、芸能事務所のビジネスモデルは、もう「崩壊寸前」と言わざるをえない。 そ
スパゲッティの全国の輸入量が、ことし10月までに過去最多となり、税関は新型コロナウイルスの感染拡大の影響で増えた、いわゆる『巣ごもり需要』が背景にあるでのはないかとしています。 横浜税関によりますと、全国の港や空港から輸入されたスパゲッティの量はことし10月末の時点でおよそ14万2000トンでした。 これは、3年前の1年間の輸入量を4000トンほど上回り、過去最多となりました。 また、マカロニもことし10月までの輸入量が1万1000トン余りに上り、過去最多だった4年前の1年間の輸入量とほぼ並んでいるということです。 新型コロナウイルスの感染拡大による一斉休校や外出自粛などの影響で起きた、いわゆる『巣ごもり需要』で、家庭で手軽に調理できて子どもにも人気があるスパゲッティなどの消費が増えたとみられるということです。
1/5) 先日発表した『エヴァンゲリオン』のファン創作物についてのガイドラインについて、その一部分だけが切り取られ、意図が歪んで伝わってしまっていると感じるので、少し補足したいと思います。 まず、このガイドラインはファン活動をそ… https://t.co/tcL4uzIvj1
torchvision.datasets¶ All datasets are subclasses of torch.utils.data.Dataset i.e, they have __getitem__ and __len__ methods implemented. Hence, they can all be passed to a torch.utils.data.DataLoader which can load multiple samples parallelly using torch.multiprocessing workers. For example: imagenet_data = torchvision.datasets.ImageNet('path/to/imagenet_root/') data_loader = torch.utils.data.Dat
PyTorch 1.3 Tutorials : 画像 : PyTorch を利用した画風変換 (翻訳/解説) 翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション 作成日時 : 12/20/2019 (1.3.1) * 本ページは、PyTorch 1.3 Tutorials の以下のページを翻訳した上で適宜、補足説明したものです: Image : Neural Transfer Using PyTorch * サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。 * ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。 画像 : PyTorch を利用した画風変換 イントロダクション このチュートリアルは Leon A. Gatys, Alexander S. Ecker と Ma
はじめに この記事では次元削減法のまとめを載せてます。まとめ要素を強めたかったので詳細な数式等は載せていません。毎回の終わりにもっと詳しいことが書かれている参考文献等を載せているのでご自由に閲覧してください。また間違え等があった場合は下のコメント欄か編集リクエストで教えて頂けると有難いです。 目次 PCA (主成分分析) LSA(SDA) (潜在意味解析 (特異値分解)) LDA (線形判別分析) ICA (独立成分分析) PCA (主成分分析) WHAT: PCAとはWikipediaによると、「主成分分析(しゅせいぶんぶんせき、英: principal component analysis; PCA)とは、相関のある多数の変数から相関のない少数で全体のばらつきを最もよく表す主成分と呼ばれる変数を合成する多変量解析の一手法[1]。データの次元を削減するために用いられる。主成分を与える変換
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI(人工知能)の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上(52%)は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
概要 この記事は、情報検索・検索エンジン Advent Calendar 2019の7日目の記事です。 PytorchとElasticsearchで簡単な画像(画風)検索エンジンを作りたいと思います。 目次 画風とは Pytorchを使って、画像から画風ベクトルを抽出 Elasticsearchにデータを格納して、似ている画風画像を検索 結果 (おまけ)Kibanaでデータ確認 という流れで、解説していきたいと思います。(今回の記事では、自分の解釈を入れながら厳密な説明を避け大まかに説明しています。論文の理解や実装について誤りがある場合は、教えて頂けると幸いです。) コードはこちらで公開しています。 そもそものきっかけ (少しポエムっぽいですので、手法が気になる方はこちらはスキップしてください。) 最近、なぜ脳はアートがわかるのか ―現代美術史から学ぶ脳科学入門 という書籍を読みまして抽象
# FEAR(怖れ)、HAPPY(喜び)、SUPRISE(驚き) # ANGRY(怒り)、NEUTRAL(無表情)、DISGUST(嫌悪)、SADNESS(悲しみ) ['FE', 'HA', 'SU', 'AN', 'NE', 'DI', 'SA'] (KRさん, 怖)、(KRさん、怒)、(KRさん、喜)、(NMさん、怖)、(NMさん、怒)...という特徴ベクトルから、特徴変換の演算によって KRさんの特徴ベクトル、NMさんの特徴ベクトル、"怖れ"の特徴ベクトル、"怒り"の特徴ベクトルを取り出すのが目標 損失関数 今回は、TripletLossを利用して、 明示的に同一人物・同表情は近く、別人物・別表情は遠くにする学習を行う -> 画像データが多くあれば、暗黙的にも学習が可能? Deep Metric Learning の定番⁈ Triplet Lossを徹底解説(解説記事) class
転移学習、スタイル変換、物体検知、セマンティックセグメンテーション、メトリックラーニング、perceptual loss、ゼロショット学習など学習済みモデルの中間層を使いたい場合がよくある。Pytorchで使える学習済みモデルの特徴マップと特徴ベクトルを抽出する方法についてまとめてみる。 特徴マップと特徴ベクトル pytorchで使える学習済みモデル AlexNet 特徴マップ 特徴ベクトル VGG 特徴マップ 特徴ベクトル ResNet, ResNext, WideResNet 特徴マップ 特徴ベクトル SqueezeNet 特徴マップ 特徴ベクトル DenseNet 特徴マップ 特徴ベクトル GoogLeNet 特徴マップ 特徴ベクトル ShuffleNet 特徴マップ 特徴ベクトル MobileNet 特徴マップ 特徴ベクトル MNASNet 特徴マップ 特徴ベクトル まとめていて気
SNSのアイコンに、アニメや漫画のキャラクター、芸能人の顔写真などを勝手に使う事例が後を絶たない。著作権や肖像権の侵害になる可能性が高く、中には訴えられるケースもある。今年5月には、俳優で歌手の星野源さん(38)がラジオ番組で、自身の顔写真をファンが使っていることに否定的な考えを示し、反響を呼んだ。あなたのそのアイコン、大丈夫ですか? 5月28日深夜の「星野源のオールナイトニッポン」(ニッポン放送)の中で、星野さんはファンから「私は源さんの写真をSNSのアイコンに使っているが、どう思うか。嫌ならやめようと思う」との質問を紹介した。これに対し「僕の個人的な思いとしては嫌です」と語った。 その理由について「『みんなやっているからいい』みたいになっているけど、テレビや雑誌の画像、僕らがツイッターに上げた画像をとって上げるっていうのは法律的にはダメなんだよね」と説明した。どうしてもアイコンに使いた
ネットの行為で訴えられたんだけど、 日本の民事裁判制度がクソ過ぎるので投稿する。 経緯としてはAIでネットのあるジャンルの写真を自動収集して一覧の検索サイトのような情報にしてたんだけど、 そのうち1枚を著作権者と名乗る人物が見つけたのが始まり。(※訪問者0のページだったが、エゴサで来たらしい) 相手は開示請求の裁判をサーバー会社に起こした後にメールで連絡をしてきて、 「30万円振り込め。さもないと訴訟を起こす」という主張で、 減額は一切受け付けないと言うので、こちらは払わずに裁判を選んだ次第。 まず相手から訴状が届いたんだけど、 それがコロコロコミックぐらいの厚さだった。 訴状と陳述書、その他資料など、合わせて数百ページである。 完全にネット内での出来事なので元は電子データの筈なのに、 どうやら日本の制度だとxevraさんもビックリの全てプリントアウトして紙で提出しなきゃならんらしい。 そ
2020年、現代ビジネスで反響の大きかった経済・ビジネス部門のベスト記事をご紹介していきます。5月10日掲載〈日本企業で出世する人たち、じつは「超低学歴」ばかりになっていた…!〉をご覧ください。 * * * かつては世界から称賛された「日本的経営」だが、もはや時代遅れの産物と化している。それにもかかわらず、多くの経営者はいまだ過去の成功体験にすがりつき、大きく会社を変化させることをできずにいる。日本企業はいまや世界の時価総額トップランキングに入れないほどに凋落したが、その原因は会社の上層部で決断できずにいる「だらしない」トップたち、社長や役員など幹部たちにあると指摘する声は多い。 いま日本のトップ層たちが直面している本質的な問題とはなにか。では、日本企業はいま本当はどんな改革に踏み出すべきなのか――。 今回、経営共創基盤代表取締役CEO(最高経営責任者)として様々な企業の再
午前5時。大阪、釜ヶ崎。 日本最大の「寄せ場」があるこの街では、今も陽が登る前から労働者と手配師の間で仕事の交渉が行われている。昨日も、今日も、明日も。多くの人々がまだ寝ているうちに、日雇い労働者たちは行動を開始する。今日の賃金を稼ぎ、今日の生活を続けていくために。 (寄せ場:日雇い労働者の「寄り場」を中心とする居住まで含んだ生活拠点地域/寄り場:求人・求職活動の実際の拠点) 手配師が乗るバンが集まり、労働者たちと交渉を始める。釜ヶ崎は大阪市西成区の北端にある 「はい車通りまーす!」 労働者を集める求人車両が「寄り場」に入ってくるたび、蛍光色の上着に身を包んだ吉岡基さんが大きな声をあげる。彼が声をあげると、同じ安全誘導作業の仕事をしている労働者たちも、彼に続いてやまびこのように繰り返す。 「車通りまーす」 「車行きまーす」 「バックで入りまーす」 釜ヶ崎の寄せ場を「過去の歴史」と見る方もい
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