コミックマーケット92で入手した技術系の同人誌のメモ(SIGNICO, SIGCOWW, Girls Manifold) - 唯物是真 @Scaled_Wurm
今回は機械学習系などでTwitterで見かけたのを入手した 気になった記事だけ触れます SIGNICO 『SIGNICO vol.4』 SIGNICO 冊子版とPDF版があったのでPDF版を手に入れた ミスマッチ判別機を用いたイラストの着色転写手法の提案 線画と色情報を表す参照用の画像を使って、指定した色風の画像を生成する 画像から色情報を抽出するようなネットワークと、抽出された色情報と線画を入力として画像を生成するネットワークと、抽出された色情報と線画がマッチしたものであるかどうかを判別するネットワークでGAN的なことをしている 自由にポーズを変えられる画像生成 OpenPoseを使うと画像から人間のポーズを抽出できる この抽出されたポーズからGAN(pix2pix)を使って画像を生成している ニューラルネットワークで画像圧縮 ニューラルネットワークを使った画像の圧縮手法のWaveOne
Pascal以降のUnified Memoryを使いたおす。 - KaiGaiの俺メモ
今でこそTESLA P40に24GBのRAMが載り、コンシューマ向けでもGTX1080Tiに11GBのRAMが搭載されてたりと、GPU側でも10GBを越えるメモリを積むことは珍しくなくなってきた*1。 長らく自分の開発環境で頑張ってくれたGTX980は（当時のハイエンド製品だったにも関わらず）4GBのRAMしか積んでおらず、基本的には、希少資源であるデバイスRAMをどのようにアロケーションするかというのは、データベースのワークロードをGPUで処理する上での大問題であった。 例えば、OUTER側から20万行を読み出して*2、INNER側の1万行とJOINする処理を考えた場合、最悪ケースでは20万行×1万行で20億行が生成されることになる（CROSS JOIN）。 もちろん、PostgreSQLの統計情報からある程度の推計は可能であるし、JOINの結果生成される行数というのはコスト推計値にダイ
CNN で colorization - まんぼう日記
久しぶりの更新です．3月後半頃からめっちゃ忙しなってまいまして... まあそれはそれとして．畳み込みニューラルネットでグレイスケール画像に色を付ける実験をやってみました． 上記左の画像を入力したら，右の画像を出力するようにしたい，っちうわけです．TensorFlow で CNN 作って試してみたら，単純なネットワークでもそれなりにできました． 方法 カラー画像を YCbCr 色空間（ YUV - Wikipedia ）で表現して，Y（輝度）から Cb と Cr（二つの色差） を推定することにします．上記左の画像は，右のカラー画像の Y 成分をグレイスケールで表したもの．Cb と Cr も同様に可視化すると，こんなん． 学習用のカラー画像を複数用意し，YCbCr に変換してから適当な大きさのパッチを切り出して， Y を入力，Cb と Cr を出力の教師として CNN を学習させます． 学習と
Linuxメモ : topの代わりとして使えそうなコマンド（glances, ctop, gtop, htop, vtop, cpustat）を試してみる - もた日記
glances インストール 使い方 ctop インストール 使い方 gtop インストール 使い方 htop インストール 使い方 vtop インストール 使い方 cpustat インストール 使い方 GitHubを眺めていたらtopの代わりとして使えそうなコマンドが色々あったので試してみる。 glances Glances - An Eye on your system（公式ページ） github.com glancesは色々な情報を表示できるモニタリングツール。 インストール pipでインストールできるので下記コマンドを実行。 $ pip install glances 使い方 glancesで起動できる。図のように色々な情報がまとめて表示可能。 ブラウザで確認できるWebサーバモードや、リモートマシンを監視するクライアント／サーバモードもあるようだ。 ctop ctop（公式ページ
Pythonメモ : pygorithmで探索、ソートのアルゴリズムを学ぶ - もた日記
pygorithm インストール 使い方 その他のアルゴリズムまとめリポジトリ pygorithm github.com pygorithmという探索、ソートなどのアルゴリズムを学ぶためのモジュールがあったので試してみる。 インストール pipでインストールできるので下記コマンドを実行。 $ pip install pygorithmが、少し試したところ最新バージョンではなかったのでGitHubのリポジトリをインストールした。 $ pip install git+https://github.com/OmkarPathak/pygorithm 使い方 バブルソートを例に試してみる。 まずはbubble_sortをインポートして実際にソートする。 from pygorithm.sorting import bubble_sort myList = [12, 4, 3, 5, 13, 1, 1
Raspberry Pi上でTensorFlowで簡単にディープラーニングを試せるツール「tensorflow-pi」でロボホンの幻の顔認識機能に挑戦してみた - karaage. [からあげ]
Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニング開発環境 以下の記事でRaspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境の構築方法を紹介しました。 記事の最後の方に、自前データの学習から、学習したニューラルネットワークで判別まで実施できる自前のパッケージ「tensorflow-pi」を紹介させていただきました。 ただ、READMEだけ見ても、意味不明な英語で良くわからないと思いますので、今回は実例を交えながらこのソフトの使い方を紹介しようと思います。 例題ですが、以前ネットで話題になった「ロボホン」の幻の顔認識機能があります。詳しくは以下参照下さい。 開発決定！というニュースは話題になったものの、その後続報がとんと聞かれません。そもそも技術的に不可能なんじゃという噂も聞こえてきたりしました。 奇しくもロボホンとRaspberry Pi
![Raspberry Pi上でTensorFlowで簡単にディープラーニングを試せるツール「tensorflow-pi」でロボホンの幻の顔認識機能に挑戦してみた - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/10adf88ff1495f3fbce26be21cda9215a10d1a47/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20170726%2F20170726015040.jpg)
pythonによる画像処理入門 - webエンジニアの日常
はじめに 今回はpythonによる画像処理のお話です。 普段仕事ではRubyメインなのですが、最近趣味でpythonを勉強しはじめ、画像を加工するのが意外と簡単だと分かったので、簡単な画像処理について書いてみました。 pythonについてはまだまだ勉強中なので、python的にはこうは書かない、これだと処理が遅い、コードが汚いなどなどありましたら、コメントで教えていただけると幸いです。 また、以下のコードではpythonのライブラリ、numpy, pillowを使用しています。 著者の環境ではwindows10上でAnaconda3を使用しているため別途インストールは不要でしたが、実行する際は必要に応じてインストールをお願いします。 画像処理の概要 画像の加工は単純に各ピクセルの色を画像の端から端まで順番に変更することで実現しています。 そこで、まずは画像ファイルを読み込み、操作しやすいよ
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Asymmetric Tri-training for Unsupervised Domain Adaptation