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    katsyoshi
    katsyoshi 最初はここからだよねー

    2022/12/05 リンク

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    tmatsuu
    tmatsuu わかりやすい。よい

    2021/06/27 リンク

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    J138
    J138 OpenCVでhaarして遊んでたの思い出した。画像処理楽しいよね。

    2021/06/23 リンク

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    misshiki
    misshiki 36ページのスライド資料。画像処理をディープラーニングをやる前に押さえておきたい基礎知識。

    2021/06/21 リンク

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    peperon_brain
    peperon_brain MLに掛けるとしても、教師データ整備の前処理に使うこともあるのでやはり必要なスキル。

    2021/06/21 リンク

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    ouest
    ouest 昔からある画像処理の方法も大切

    2021/06/21 リンク

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    inajob
    inajob わかりやすい!こう言う処理をGUIでできるソフトとかないのかな?JupyterNotebookとか?

    2021/06/20 リンク

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    arakash
    arakash ルールベースの画像処理がどんなことしているのかわかりやすい

    2021/06/20 リンク

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    kkobayashi
    kkobayashi モルフォロジー変換

    2021/06/20 リンク

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    slm
    slm この人、頭良いな。

    2021/06/20 リンク

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    rin51
    rin51 産業用ロボットの画像処理はこれですね

    2021/06/19 リンク

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    clubman023
    clubman023 なるほど

    2021/06/19 リンク

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    aike
    aike 機械学習が主流になってルールベースという言葉がレトロニムっぽくなってる。ルールベースは、ぼくのかんがえたさいきょうのアルゴリズムみたいな感じで楽しいんだよね。

    2021/06/19 リンク

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    peketamin
    peketamin 面白かったー!👏

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    hot_ic
    hot_ic ルールベースの方が速度も出しやすいし、因果が明白だから品質も保証しやすい。

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    itochan
    itochan 良い。

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    btoy
    btoy FAの検査や製造ラインでの画像処理なら光学系も最適に近い条件で用意できるのでルールベースの方が効率がいい。適材適所。

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    sechs
    sechs 何万件と同じカメラで同じような物を撮ると規格外が時々出てきて2値化じゃ対応出来なくなる。生産だとロットごとに異なる。それを治めるようにコントラスト調整等の処理を組み合わせるがまた出てくる。調整終わらん

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    keint
    keint CNN流行り始めていた頃に時勢に反するように画像特徴量に関する研究をしていたので、古典的な(ルールベースの)画像処理やコンピュータビジョンの方法はDNNよりも適切なケースがあるというのは知られてほしい

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    yhara
    yhara わかりやすい

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    hitode909
    hitode909 おもしろい

    2021/06/19 リンク

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    pechiyon
    pechiyon カップ麺の蓋に穴が空いてないかとか、ペットボトルのお茶が規定量入ってるかみたいなのを生産のスピードに合わせて大量に高速に検査しなきゃいけない場合は、ほぼほぼこんな仕組みつかってやってるので意外と身近

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    qpci32siekqd
    qpci32siekqd ML試す前にルールベースのアルゴリズム試しておけって一覧や知見がまとまっていれば苦労しないのだけど。

    2021/06/19 リンク

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    Com
    Com 円の抽出はHough変換でいいと思うけどなぁ

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    otoan52
    otoan52 閾値によるニ値化を機械学習の処理で置き換えたりとか。最後はルールベースと組み合わせるケースの方が多いんじゃないかと思う。

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    ydf
    ydf 昨今はML系は評価されるがRule basedはダメ技術呼ばわり。ロバスト性含めた精度と運用コスト(適用データ変更、運用後のparam調整など)含めて適材適所で技術選択するべきなので、両方知っておくのは有意義。

    2021/06/19 リンク

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    aceraceae
    aceraceae というかルールベースと学習のハイブリッドが効率的。音声合成なんかも予めアクセント辞書はもっていたほうがいいし日本語なら高低アクセントの位置移動の学習に時間を費やしたほうがいい。

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    solidstatesociety
    solidstatesociety こういうネタ好き

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    hylom
    hylom 最近はなんでも深層学習系のアルゴリズムで処理するのが流行ってるけど、限定された状況ならそうじゃない手段の方が低コストで実現できたりするんですよね

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    tsubo1
    tsubo1 できた!が気持ちいい

    2021/06/19 リンク

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