スマホアプリとmacアプリ
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。
“Google ColabでMask R-CNNを試す” の続きを読む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。 “私が好きな機械学習(画像編)” の続きを読む
数年ぶりに、とても印象的なサービスに出会った。
FloydHubは、ディープラーニングに特化したPaaSである。一言で説明すると、Heroku for Deep Learningである。TensorFlowやPyTorchで書いたプログラムを、簡単に強力なサーバー上で実行できるクラウドサービスだ。 “クラウド機械学習プラットフォームのFloydHubに感動した話” の続きを読む
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。 “TensorFlowを使った推論器をGoogle App EngineかHerokuにデプロイしたかった話” の続きを読む
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。 “フレンズ判定器を作った時の記録(1日目〜6日目と公開後の追記)” の続きを読む
