新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら

はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が

おき@COYOTE 3DCG STUDIO @yoru_3dcg もうみんな知ってたら恥ずかしいんですが、 Windowsの純正の切り抜き機能、めっちゃ便利😭✨ 写真選択⇒ペイント3Dで開いて動画の通りにするだけ 整ってる画像だと1分かからないし精度も悪くないので ちょっとした画像編集ならこれで事足りてしまう…！ こういう便利情報もっと欲しい…🤔 pic.twitter.com/EkqKfyasHI 2022-01-22 20:21:00 おき@COYOTE 3DCG STUDIO @yoru_3dcg 3DCG・ゲーム業界の人です。 クリエイターさんと関わるお仕事をしてます。 趣味：Blender/VR VRCHATにたまにいます。 ※ツイートは個人の見解であり、所属組織とは関係ありません。 https://t.co/G7MkqcciMX

GoogleのAI研究チームであるGoogle AIが、低解像度画像にあえてノイズを追加して「純粋なノイズ」になるまで加工し、そこから高解像度画像を生成する「diffusion model(拡散モデル)」という手法を改善する新たなアプローチを発表しました。「画質の悪い低解像度画像から高解像度画像を生成する技術」には、古い写真の復元から医療用画像の改善まで幅広い用途が想定され、機械学習の活躍が期待されているタスクの1つです。 Google AI Blog: High Fidelity Image Generation Using Diffusion Models https://ai.googleblog.com/2021/07/high-fidelity-image-generation-using.html Enhance! Google researchers detail new m

「そらとぶあざらしさん」を遊んで頂くと、大体の温度感がご理解いただけるかと思います。 制限がされたページ今年の1月10日に、noteタイトルにもある「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」というページを公開しました。 内容はタイトルの通りです。 ランダムに生成された2枚の画像から「エッチ」な方を選んでいくと、アルゴリズム学習によってだんだんとエッチな画像になっていくというものです。 遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！ (エッチな画像が見れるとは言っていない)　より このページには、筆者のささやかな収入源として、GoogleAdSenseの広告を貼っていました。 GoogleAdSenseとは、大企業であるGoogleが運営している個人クリエイター向けの広告プログラムです。 AdSenseのポリシーとして、「性的に露骨なコンテンツ」(Sexually explici

WEB会議などで使える「スタジオジブリ壁紙」 2022.02.03 WEB会議などでご利用いただけるスタジオジブリ作品の壁紙を提供いたします。ご活用いただければ幸いです。 今回、ジブリパークの公式サイトに用いられた画像を、新たにジブリパークの壁紙として追加しました。 引き続き皆さまに楽しんでいただけたら嬉しく思います。 ※スタジオジブリのWeb会議むけ壁紙画像使用上のお願い※ 個人が在宅勤務やテレワーク、遠隔授業などでWeb・TV会議アプリケーション等の背景として使用することを目的として提供しています。商業目的での使用、企業・商品の宣伝等には使用できません。 ご紹介いただく場合には、こちらのサイトの案内およびリンクをお願いいたします。ご自身による画像データの再配布はご遠慮下さい。 ご使用にあたり、Web・TV会議アプリケーションに合わせた画像サイズの変更や若干のトリミングなどの調整は可能で

ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を

個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）

個人で対処するのが難しいと思われがちな「画像の無断転載」。大切な写真やイラストが知らぬ間に盗用されているのは悲しいものです。とはいえ、いきなり弁護士に依頼するのもハードルが高く、二の足を踏んでしまいがち。 そこで今回は、弁護士を立てない「本人訴訟」の経験も豊富で、1回の裁判で約90万円の和解金を得た実績もある夜景写真家の岩崎拓哉さんに、無断転載に遭った際の対処方法についてご自身の体験を元に語っていただきました。 岩崎さんが運営する、全国の夜景スポットを紹介するサイト「夜景INFO」 メールフォームでコンタクトを取らず、まずは相手の情報開示請求を ――無断転載をした相手に問い合わせる上でまず注意すべき点とは何でしょう？ 岩崎：いろいろな交渉の仕方があると思うんですが、特に相手が匿名の「まとめサイト」などの場合、サイトに設置されたメールフォームからの連絡はおすすめしません。運営者情報が書かれて

早稲田大学の研究グループはこのほど、ディープラーニングを応用し、白黒写真を自然な色に自動彩色する手法を確立したと発表した。プログラムのソースコードをGitHubで公開している。 新技術は、大量の白黒・カラー画像の組から、色づけの手がかりとなる特徴をディープラーニングにより学習し、その特徴を使って白黒画像をカラーに変換する技術。従来、白黒写真の色づけには人手が必要だったが、新技術なら全自動で彩色できる。 画像全体から抽出する「大域特徴」と、小さな領域から算出する「局所特徴」を結びつけて利用することで、画像全体を考慮した自然な色づけができるという。 大域特徴からは、屋内か屋外か、昼か夜かなど画像全体の情報を得、局所特徴からは、水か砂か葉かなど物体の質感を判断し、その領域をどう色づけするかが最も適当か推測。この組み合わせにより、夕暮れの空や人の肌など、状況に合った自然な色づけが可能になったという

いきうめ @dilettante_k クエイローロ、コラディーニ、サンマルティーノとバロック彫刻の精華が集合したサンセヴェーロ礼拝堂を特集 I misteri della cappella Sansevero - I bizzarrobazar.com/2015/08/23/i-m… pic.twitter.com/6yyI4how3k 2015-08-27 13:02:56

この中に1つだけ木星の衛星「エウロパ」がある、それ以外は全部「フライパンの底」…見分けがつく？ 太陽系最大の惑星である木星には、地球の月と同等以上の衛星が4つもあります。（小さいのを含めると67個） そのうちの1つである第2衛星エウロパが、この9つの中にあるのですが、実はそれ以外はすべて「フライパンの底」の写真です。 どれが本物の天体で、どれがフライパンなのか……見分けがつくでしょうか。 少し拡大した写真。 （さらに大きな画像はコチラ。） 見れば見るほど、フライパンなのか衛星なのかわからなくなってきますね……。 海外掲示板のコメントをご紹介します。 ●4番かな。長い渓谷がヒントになった。8番かなとも思ったが、金属の欠けた部分がある。 ↑自分にヒントとなったのは、月面の明るいクレーターだな。 ↑自分はエウロパがどう見えるか知っていた。 ↑自分は最初のコメントを見てわかった。 ●皿洗いとして6

すばる望遠鏡アーカイブデータの解析から、かみのけ座銀河団の中に854個もの「超暗黒銀河」が発見され、銀河団内での分布や銀河の中にある星の種族が明らかになった。 【2015年6月23日 すばる望遠鏡／Stony Brook University】 国立天文台ハワイ観測所では1999年の観測開始以降、すばる望遠鏡で得られたすべての観測データを保管し、観測後1年半以上経ったデータはすべて全世界に公開している。ニューヨーク州立大学および国立天文台の研究者からなる研究チームは、そのアーカイブデータ中から、かみのけ座銀河団中に854個もの「超暗黒銀河」を発見した。 かみのけ座銀河団の中心付近（6分角×6分角の領域）。すばる望遠鏡によるB, R, iバンド画像を合成した擬似カラー画像。黄色の丸：昨年末に見つかった47個の超暗黒銀河のうちの2つ／緑色の丸：すばる望遠鏡アーカイブデータから発見された超暗黒銀

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774@う125-し89 @na74 ツバメが今年も戻ってきて去年の巣を使い始めたんだけど、張り切って増築しすぎて出入口を完全にふさいでしまい途方にくれて別のところに新しく巣を作り始めてたたのでこの親鳥はアホだと思う pic.twitter.com/6TFnVpzYhU 2014-06-02 08:36:24

ドレスの写真って？ インターネットで見る人によって二通りの色に見えるドレスの画像が話題になっていました。結論からいえばこのドレスは青と黒なのですが、「青と黒に見える」派と「白と金に見える」派に分かれるのです。あなたはどちらに見えますか？ 引用元: http://swiked.tumblr.com/image/139988249090 「ディスプレイが違うから」といった説明も見受けられますが、同じディスプレイを見て意見が割れている方もいることから、影響はあるにしても主要因ではなさそうです。 また、「年をとると網膜の細胞が衰えて云々」という意見もありますが、老若男女はあまり関係なく青黒派と白金派がいるので、こちらの影響も少なさそうです*1。 それではこの理由について解説してみます。間違えてたら教えてください。 30秒で分かる説明 人間は周囲の状況が変わっても同じものは同じ色で見えるように脳内で

米航空宇宙局（NASA）が公開した、大マゼラン雲（Large Magellanic Cloud）での恒星爆発の後に形成された超新星残骸の「SNR 0519-69.0」（2015年1月23日提供）。(c)AFP/NASA/CXC/SAO 【1月26日 AFP】米航空宇宙局（NASA）は23日、「SNR 0519-69.0」と呼ばれる超新星残骸を捉えた画像を公開した。 米航空宇宙局（NASA）は23日、「SNR 0519-69.0」は、天の川銀河（Milky Way）の伴銀河である大マゼラン雲（Large Magellanic Cloud）で起きた恒星の爆発後に形成された。 画像の青色部分は、NASAのX線観測衛星チャンドラ（Chandra）が捉えた数百万度という高温のガスで、赤色の外縁部と画像全体に広がる星々は、ハッブル宇宙望遠鏡（Hubble Space Telescope）が可視光線で捉