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100万点以上の高品質なフリー画像素材 - Pixabay
どこでも使える無料のイメージとビデオ Pixabayは創作に意欲的なコミュニティであり、著作権フリーな画像や映像をお使いいただけます。すべてのコンテンツはPixabayライセンスにおいて公開されています。営利目的であっても著作者に対する許可やクレジットは不要で安全にお使いいただけます。 詳細情報...
円グラフのデザイン集 | おしゃれで伝わるグラフの作り方｜かわちゃん
円グラフについて「書くときの注意点」「円グラフの種類」「どういったデータが円グラフに向いているか」「実際の円グラフのデザイン」などを画像を使ってわかりやすくまとめました✨ note公式Twitterでも紹介された人気記事なので、よかったら見てね😊 さくっと書きたい人は「円グラフの種類」から読むことをおすすめします。いろいろな円グラフのデザインがあるので、気に入ったグラフを真似して使ってね。 しっかり考えて書きたい人は、「円グラフを書くときの注意点」を読めば、見やすい円グラフの作り方がわかるとおもいます。 円グラフを書くときの注意点・本当に円グラフでいいの？ 円グラフはわかりにくくなりやすいグラフです。 要素が3つ以上ある場合は、棒グラフを使ってみるのもおすすめです🙆 「円グラフは使うな」という方もいますが、私は使い方さえ間違えなければ円グラフも素晴らしい表現方法だと思うので、簡単にわか
画像認識の大革命。AI界で話題爆発中の「Vision Transformer」を解説！ - Qiita
0. 忙しい方へ 完全に畳み込みとさようならしてSoTA達成したよ Vision Transformerの重要なことは次の3つだよ 画像パッチを単語のように扱うよ アーキテクチャはTransformerのエンコーダー部分だよ 巨大なデータセットJFT-300Mで事前学習するよ SoTAを上回る性能を約$\frac{1}{15}$の計算コストで得られたよ 事前学習データセットとモデルをさらに大きくすることでまだまだ性能向上する余地があるよ 1. Vision Transformerの解説 Vision Transformer(=ViT)の重要な部分は次の3つです。 入力画像 アーキテクチャ 事前学習とファインチューニング それぞれについて見ていきましょう。 1.1 入力画像 まず入力画像についてです。ViTはTransformerをベースとしたモデル(というより一部を丸々使っている)ですが、
Self-Attentionを全面的に使った新時代の画像認識モデルを解説！ - Qiita
08/31 (2020): 投稿 08/31 (2020): 「畳み込みを一切使わない」という記述に関して、ご指摘を受けましたので追記いたしました。線形変換においては「チャネル間の加重和である1x1畳み込み」を実装では用いています。 08/31 (2020): 本論文で提案されているモデルの呼称に関して認識が誤っていたためタイトルおよび文章を一部修正しました。 言葉足らずの部分や勘違いをしている部分があるかと思いますが、ご指摘等をいただけますと大変ありがたいです。よろしくお願いします！(ツイッター:@omiita_atiimo) 近年の自然言語処理のブレイクスルーに大きく貢献したものといえば、やはりTransformerだと思います。そこからさらにBERTが生まれ、自然言語の認識能力などを測るGLUE Benchmarkではもはや人間が13位(2020/08現在)にまで落ちてしまっているほ
台風の様子をほぼリアルタイムで更新される衛星画像でチェックできる「Zoom Earth」
ハリケーンや台風の様子を衛星画像でほぼリアルタイムにチェックできるウェブサイトが「Zoom Earth」です。Zoom EarthはGOESやひまわり8号、Meteosatといった気象衛星からのライブ衛星画像、NASAのGIBSやEOSDISから画像データ、MicrosoftのBing Maps PlatformやEsriから地図データ、National Hurricane Center・Joint Typhoon Warning Center・IBTrACSといったサービスから台風情報を得て作成されています。 Zoom Earth – ライブ衛星画像を見る https://zoom.earth/ Zoom Earthはこんな感じで、ほぼリアルタイムの衛星画像をチェックできるウェブサイトです。 画面左上には表示している衛星画像が撮影された日時および、特定の場所を検索するためのサーチバー。
【AI】Deep Learning for Image Denoising - Qiita
はじめに 機械学習の分野でDeep Learningがその地位を揺るがぬものにして久しくなりました。 Deep Learningの応用分野は多岐に渡りますが、今回はその中でも非常に有用性と実用性の高い「Image Denoising」への応用について、簡単なまとめといくつかのデモを紹介していきたいと思います。 通常のデノイズと、実問題に近い設定としてノイズ画像しか手に入らない状態でのデノイズもやります。 Image Denoisingとは Image Denoisingとは、文字通り、「画像からのノイズ除去」です。カメラなどで撮影する写真や映像データには、撮影環境など、様々な要因によってノイズが付加され、本来の画像に比べて視認性の低下を招いてしまいます。こうしたノイズが付加された画像から、元の画像を復元する事をデノイズといい、我々が普段目にする画像だけでなく、CTやMRIの画像からのノイズ
電子ペーパーを額装して飾るとやたらカッコいい
1983年徳島県生まれ。大阪在住。散歩が趣味の組込エンジニア。エアコンの配管や室外機のある風景など、普段着の街を見るのが好き。日常的すぎて誰も気にしないようなモノに気付いていきたい。（動画インタビュー） 前の記事：高速道路上にあるバス停が異世界 ＞ 個人サイト NEKOPLA Tumblr 電子ペーパーを飾るということ 「電子ペーパー」は、どちらかといえば地味な存在だ。その多くがモノクロだし、応答速度（画面切り替え）も遅い。液晶と比べると華やかさに欠けるイメージがある。 しかし一方、目が疲れにくかったり、電源がなくても画面表示を保持する特性があったりで、電子書籍端末などに重宝されている。秀才の影に隠れて目立たない無口キャラだけど、「あいつ、実はすごいやつだよな」とクラスで噂されるような存在である。 そんな飾り気のない、質実剛健な電子ペーパーに強く惹かれている。 これは愛用している電子ペーパ
画像データに対するActive learningの現状と今後の展望 ~最新の教師なし学習を添えて~ - ABEJA Tech Blog
1, はじめに こんにちは, Researcher Intern の中野です. 新型コロナウイルスが世界中で猛威をふるい、個人の生活スタイルのみならず社会全体に変革が迫られているのを感じます。 医療従事者の方々には頭が上がりませんが, 機械学習のコミュニティでもKaggleのコンペ, SIGNATEのコンペ等, なんとか状況の改善に貢献しようという動きが見られます. このような直近の例にも見られるように, 機械学習はデータを扱うあらゆる分野での応用が考えられます. 自分も, 大学での専攻は物質プロセス工学（材料工学系）なのですが, 材料工学に機械学習を応用するマテリアルズインフォマティクスという分野での研究を行っています. 軽く内容を紹介させていただくと, 研究では新素材の製造プロセスを, ガウス過程回帰に基づいたActive Learning アプローチを用いて, 低コストかつ高速に最適
【異常検知】深層距離学習で画像の歪みを検出する - Qiita
ディープラーニングを使った画像の異常検知について、研究が盛んに行われています。 工業製品を対象に、正常データのみを使って異常品を検出するアプローチとしては、 今のところ、@daisukelab さんの自己教師あり学習が一番有力です。こちらの研究では、 課題として、一部の画像で精度が伸び悩み、異常クラスのデータの作り方を試行錯誤した とのコメントがありました。 そこで、本稿では、多様な異常画像の自動生成方法について模索してみたいと思います。 ※こちらはPythonデータ分析勉強会＃16の発表資料です。 ※コード全体はこちらに置きました。 結論から 先行研究の自己教師あり学習では、「正常」、「線を描画した異常」の2クラスに対して、本稿では「歪みを加えた異常」を追加して3クラスの深層距離学習（下図参照）で学習させた。 3クラスになったことにより、深層距離学習の最新手法「AdaCos」の使用も可能
HTMLにclassを加えるだけで、画像のさまざまなエフェクトを簡単に実装できるCSSの超軽量ライブラリ -Izmir
シンプルなHTMLにclassを加えるだけで、画像のさまざまなエフェクトを簡単に実装できるCSSの超軽量ライブラリを紹介します。 デスクトップではホバー時のエフェクトとして、スマホではフォーカス時のエフェクトとして適用されるので、どちらでも楽しめます。 Izmir Izmir -GitHub Izmirの特徴 Izmirのデモ Izmirの使い方 Izmirの特徴 画像をホバーすると多彩なアニメーションを適用します。 エフェクトを組み合わせることで、2000通り以上のエフェクトを使用可能。 20種類のボーダーエフェクト、9種類の画像エフェクト、12種類のテキストエフェクト。 オーバーレイのスタイル、アニメーションの遅延、テキストのレイアウトなど、classも豊富。 アクセシブル（デスクトップはホバー、スマホはフォーカス）。 2Kbの超軽量ライブラリ。 実装・カスタマイズ用のドキュメント完備
[論文実装_その1] 畳み込みニューラルネットワークは何を見ているか - Qiita
1. はじめに PyTorchの使い方にも少し慣れてきたので、arXivに公開されているディープラーニング関連の論文の実装にチャレンジをはじめました。まず今回はVisualizing and understanding convolutional networksを実装してみました。本論文はディープラーニングの可視化の文献としてよく参照されているので1、以前から興味がありました。 本論文の流れは、前半でCNNの可視化手法を中心に取り扱い、後半では構築したモデルのパフォーマンスを取り扱います。有名な論文ということもあり、Web上で日本語の解説もこちらに公開されています。 本論文の概要に関しては上記リンクの解説の通りなので、本記事では上記解説であまり触れられていない提案された可視化手法の実装に重点を置いて解説してみようと思います。 2. 本論文の概要 CNNは画像分類において高い精度を実現する
![[論文実装_その1] 畳み込みニューラルネットワークは何を見ているか - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2da067fe45c0ef4ccbb2784e78aa7d206ea749c0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwb2tuLXl1JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0xOTNhYTUyZjM2M2YyODE5MWJlNzY0NWVlMjE5YTYxNQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D6c25a15e74ade7019f0307efac1d2656)
Pythonと機械学習ができること 画像認識を工場の事例で試してみた
工場を想定した事例をPythonで画像認識 今回は「工場の制御機器で使われているPLC(シーケンサ)」+「画像認識+測定」含めた事例を想定してPythonで制御してみます。 想定しているイメージとしては下記です。「PLC(シーケンサ)で工場内の機器を操作する」+「製品を画像認識で測定する」工程をまとめて管理したいと思います 但し、工場の制御機器におけるPLC(シーケンサ)に関しては「ラダー」という特殊なプログラミング言語で書かれていることが大半でPythonでは直接プログラムできません。 そのためPLC(シーケンサ)自身にはそのままのラダープログラムで動いてもらいます。ラダーの箇所(製造工程)が終わったらGPIO経由でPythonに通知して画像認識(測定工程)を行います Pythonへの通知方法はGPIOでなくても何でも構いません(筆者が使いやすかっただけです)。 Python側はPLCか
Linux で動画編集をしよう (Kdenlive) | IIJ Engineers Blog
IIJ ネットワーク本部アプリケーションサービス部・(兼)社長室所属。 メールサービスの運用業務に従事し、日々世界の悪と戦う一児の父親。社内 Power Automate エバンジェリスト(自称)。M3AAWG / openSUSE / WIDE Project メンバー。趣味は大喜利。はがき職人。 【IIJ 2018TECHアドベントカレンダー 12/19(水) の記事です】 皆さんはスマートフォンやビデオカメラで撮影した動画って、どうしていますか? 昔は動画を編集しようと思うと、ビデオデッキを 2台用意してリニアに編集するしかありませんでした。しかし、近年はお手元にあるスマートフォンでアプリを使って簡単な編集ができます。そしてもちろん、個人のパソコンでも十分高度な編集ができる世界になっています(※1)。でも、敷居が高い? しかも Linux で!? No! No! 確かに Linux
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【成功すればウマいらしい】炊飯器でホットケーキを作ったらデカすぎた（９枚）
妹「一度でいいから炊飯器でホットケーキ炊いてみたい」 俺「許可しよう」 ミックス2袋分でやらかした結果がこちら pic.twitter.com/kBAZSSaY4G — 神奴@キンスパです (@__idw) 2015, 5月 13
激しい歴史と栄光の影に。20年以上放置されたソ連時代の宇宙船
激しい歴史と栄光の影に。20年以上放置されたソ連時代の宇宙船2015.06.16 23:0011,767 渡邊徹則 第二次世界大戦が終戦した十数年後、1957年頃から始まったとされる宇宙開発競争。当時の二大超大国であったアメリカとソ連（ソビエト連邦）による争いは、冷戦時代の代理戦争と呼べる激しいものでした。 ソ連が人類史上初となる宇宙空間への有人飛行を成功させれば、アメリカも負けじと月に人を降り立たせます。国の威信をかけた戦いは熾烈を極め、ソ連の財政は宇宙開発への過剰な予算によって疲弊し、その後の崩壊の一因になったとさえ言われています。 その中でも、当時｢ソ連版スペースシャトル｣と喧伝されたブランという宇宙船がありました。これは文字通りソ連製の宇宙往還機で、当初こそアメリカをリードしていたソ連でしたが、この頃には完全に立場は逆転。ソ連ここにありという威信を世界に示すためにも、ブランは重要な
画像アップでインラインで使えるbase64形式に変換してくれる「Duri.me」:phpspot開発日誌
Duri.me - A beautifully simple image-to-DataURI converter. 画像アップでインラインで使えるbase64形式に変換してくれる「Duri.me」 HTTPのコネクションを減らして未ロードの画像を高速に表示できるdataURLですが、実際ページの作成でやるとなると、面倒でやらない場合が多かったりしますが、このツールで手間を軽減できそう。 Chrome等のブラウザであればドラッグ＆ドロップすれば速攻で変換してくれます。 ファイルをアップすると３つの選択肢が現われます。<img>タグでもらうか、CSSでもらうか、base64データのみをもらうかの選択をします。 選択肢を選ぶとクリップボードにコピーできます これは便利。 <img>でやると毎回ロードが発生するのでCSSにしてCSSをexpiresでキャッシュするのが良さげですね 関連エントリ
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