最近のARのオクルージョン処理、あるいはバーチャル背景の実装の裏側には、Image Segmentationの技術が使われているようだ。こういう機能には、カメラの深度センサーを使うものだろうと思っていたが、2D映像からの解析で十分なスピードと精度が出るとは意外だった。
調べていたところ、Google Colabで学習済みのMask R-CNNのモデルを使ってImage Segmentationを動かすための記事があったので、これを元にImage Segmentationを試してみた。
(さらに…)最近、友人が物件ファンという物件紹介サイトで記事を書いているらしい。その友人の書いた記事を、機械学習で探し出す、という遊びを年末にやったので、それの記録。 (さらに…)
画像識別という技術は、技術的にも(特に画像処理に触れたことがある人には)比較的直感的に理解しやすく、それでいて技術者以外が見ても楽しめるようなキャッチーなシステムを作りやすい、機械学習を勉強する上でとても良い題材だと思う。最終的に有名どころばかりになってしまったが、僕が好きな画像識別のネタを載せておく。 (さらに…)
の続き。
生成されるフレーズのうち、大半は大して面白くもうまくもないフレーズだ。生成されたフレーズの中から、面白い/うまいフレーズを抽出する方法がないか考えてみる。まずは、生成されたフレーズの出来とその傾向について分析してみる。 (さらに…)
PixelNN: Example-based Image Synthesis. They combined simple nearest neighbor with CNN preprocessing. Great results. https://t.co/xDqmW6bdVi pic.twitter.com/jyVRYp30fN
— hardmaru (@hardmaru) September 25, 2017
hardmaruさんのツイートで紹介されていたPixelNNという画像生成のアルゴリズムがとても興味深い。PixelNN自体は画像生成用のアルゴリズムだが、アイデア自体は画像生成以外の分野にも応用できそう。
最近の画像生成系のアルゴリズムはニューラルネットワークを使ったGANが多いが、PixelNNでは少し違ったアプローチが取られている。 (さらに…)
最近、TensorFlow(Keras)を使って機械学習のアプリケーションを作る機会が増えてきた。
いどうとしょかん – コスプレ画像からなんのフレンズか判定する
Flaskを使ってWebサービス化して、どんどん公開していきたいのだが、ホスティングに苦戦している。気軽に公開していけるように、Google App EngineかHerokuを使ってホスティングしようと思っていたのだが、残念ながら今の時点ではこの二つのサービスを使ってホスティングするのは難しそうだった。 (さらに…)
ふと、日曜日の夜に「写真をアップロードしたら、なんのフレンズか判定してくれる」システムを作ったら面白いのではないか、と思い立った。ちょうど金曜日にコミケが開催されるというので、友人に手伝ってもらいつつ勉強を兼ねてなんとか5日間でシステムを作ってみた。その記録。 (さらに…)