[NAFNet] 機械学習で画像のノイズ除去、ブラー除去、超解像 [Denoise, Deblur, Super Resolution]
[NAFNet] 機械学習で画像のノイズ除去、ブラー除去、超解像 [Denoise, Deblur, Super Resolution] 2022年5月7日土曜日 Artificial Intelligence NAFNet 概要 近年、画像復元(Image Resolution)技術は様々な進歩がみられていますが、システムの複雑さも増加しています。 NAFNetは、SOTAを達成しつつ、計算効率の高い単純なベースラインで構成される画像復元技術です。 NAFNetは、Sigmoid, ReLU, GELU, Softmaxなどの非線形活性化関数を使用せず、乗算で置き換えるか、削除することでベースラインを単純化しています。 このため、非線形活性化関数フリーなネットワークであることから、Nonlinear Activation Free NetworkでNAFNetと呼ばれています。 NAFN
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Python でパッケージを開発して配布する標準的な方法 - Qiita
(この記事の情報は古いです。最近は pip が myproject.toml を理解できるようになりました。Python でパッケージを開発して配布する標準的な方法 2023 年編 に更新版を書きましたので参考にしてください。) 今更ながら Python でパッケージを開発したり配布する標準の方法を知らなかったので調べました。Poetry の方が簡単ですが、人の作ったプロジェクトで仕事するのに覚えておくと便利です。 仮想環境の作成 Python 3.7.7 等の最新の Python が入っていて python コマンドで実行出来るようになっている状態から始めます。これからパッケージを開発するために、他の Python プログラムと利用ライブラリが混ざらないように最初に仮想環境を作ります。仮想環境を作る標準の方法は venv モジュール https://docs.python.org/ja/
python入門 · GIS実習オープン教材
GIS初中級者のためのPython入門 本教材は、GIS初中級者向けにQGISにおけるPythonの役割や用語、操作方法などをまとめたものです。GISに関する基本的な知識は、地理情報科学教育用スライド（GIScスライド）が参考になります。本教材を使用する際は、利用規約をご確認いただき、これらの条件に同意された場合にのみご利用ください。 製作協力 本教材は、MIERUNE.incと共同で整備したものです。 実習環境 本教材では以下の環境で動作検証を行なっています。 Windows10 QGIS3.4 本教材で利用するデータと出典 本教材で使用するデータセットは以下の通りです。学習を始める前に以下より、入手してください。 ベクターデータ ベクターデータについてはパブリックドメインでデータを提供しているNatural Earthのものを使用しています。 1:50m Cultural Vector
【これなら分かる！】変分ベイズ詳解＆Python実装。最尤推定/MAP推定との比較まで。Beginaid
本記事の内容は新ブログに移行されました。 新しい記事へ こちらのブログにコメントをいただいても ご返信が遅れてしまう場合がございます。 予めご了承ください。 ご質問やフィードバックは 上記サイトへお願い致します。 今回は，確率モデルの潜在変数・パラメータの事後分布を求めるための繰り返し近似法である変分ベイズ法（Variational Bayesian methods）の解説とPythonで実装する方法をお伝えしていこうと思います。 本記事はpython実践講座シリーズの内容になります。その他の記事は，こちらの「Python入門講座/実践講座まとめ」をご覧ください。また，本記事の実装はPRML「パターン認識と機械学習＜第10章＞」に基づいています。演習問題は当サイトにて簡単に解答を載せていますので，参考にしていただければと思います。 【目次ページ】PRML演習問題解答を全力で分かりやすく解説
curlコマンドをPythonやnode.jsのコードに変換する方法 - Qiita
curlでAPIを試す curlコマンドでAPIの振る舞いを試すということがあると思います。 振る舞いがわかれば、あとはそれを実際にコードの中で使おうという流れになると思うのですが、私の場合pythonのrequestsモジュールを使って書き換えようと思ったときに、少しつまづきました。 APIのリファレンスを見ると、こうやってcurlで書くと取得できるよと、curlコマンドのサンプルが記載されていたりするのですが、それをそのままコピーして使うことはもちろんできても、コードに書き換えるときに、 curlのこのオプションは一体何を表しているのか 他のモジュールを使って書く場合は、どうやって書けばいいのか など発生します。 そんなときに見つけたのが、こちら コピペするだけ Convert curl syntax to Python, Node.js, PHP curlコマンドをそのまま左側のテキ
Python at Netflix
By Pythonistas at Netflix, coordinated by Amjith Ramanujam and edited by Ellen Livengood As many of us prepare to go to PyCon, we wanted to share a sampling of how Python is used at Netflix. We use Python through the full content lifecycle, from deciding which content to fund all the way to operating the CDN that serves the final video to 148 million members. We use and contribute to many open-sou
拡張カルマンフィルタを使用した自己位置推定MATLAB, Pythonサンプルプログラム - MyEnigma
目次 目次 はじめに カルマンフィルタの基礎 カルマンフィルタの応用例 EKFサンプルMATLABコード Pythonサンプルコード 共分散行列の更新において、なぜヤコビ行列で挟むのか？ カルマンフィルタを身近に感じるために 誤差楕円の計算方法 その他のロボティクスアルゴリズムのサンプルコードや関連資料 参考文献 MyEnigma Supporters はじめに 移動ロボットにおいて， 自分の位置や姿勢を知ることは非常に重要です。 このように、自分の位置や姿勢をロボット自身が推定することを 自己位置推定(Localization)と呼びます。 参考: Localization (自己位置推定): 1 - MY ENIGMA 今回は， 自己位置推定の技術の一般的な方法である 拡張カルマンフィルタ(Extended Kalman Filter:EKF)の概要と、 EKFを利用した、 自己位置推
numbaによるfor文の高速化とjitの引数 - Qiita
pythonのfor文は遅い．Numbaが使いやすそう． そこまではわかった．Numbaの使い方も調べた．うん，@jitを頭に置けば良いのだろう．だがしかし，引数や返り値を指定する方法があるときいたが，どのようにすればよいかわからない．そのようなときに参考にすべきページ．ちなみに型指定をすると10倍程度高速化するそう． 参考はこちら． 追記 jitをクラスに適応する方法はこちら import numpy as np from numba import jit, f8, i8, b1, void @jit(返り値の型(引数1の型,引数2の型,．．．,引数nの型)) def function(引数1,引数2,．．．,引数n): 処理
Pythonでシングルトン(Singleton)を実装してみる - [Dd]enzow(ill)? with DB and Python
最近はHead First デザインパターンを読みながら、デザインパターンの勉強をしています。この本は読みやすくてとても参考になるのですが、サンプルの実装はJavaになっておりそのままPythonに移植することはできません。 第5章がシングルトンパターンですが、そもそもPythonでどのようにシングルトンを実装すべきかがわからなかったので確認した結果を残しておきます。 Javaでの実装 書籍に載っているJavaの実装は2重チェックロッキングを用いた以下のようなものです。 public class Singleton { // 唯一のインスタンスを保持する変数 private volatile static Singleton uniqueInstance; // コンストラクタがPrivateなので外部からは呼び出せない private Singleton(){} // 外部からインスタン
![Pythonでシングルトン(Singleton)を実装してみる - [Dd]enzow(ill)? with DB and Python](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1bc75b5084f8ec5c3a4e47c58d7ac42f7b69a5f1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F8599973812288943377%2F8599973812341594882%2F1517131098)
Pythonの並列処理・並行処理のための標準モジュールの比較 - minus9d's diary
Pythonで並列処理・並行処理を提供する標準モジュールは数多くあり、初めてだと違いを理解するのは困難です。この記事では、それぞれの違いについて調べました。 threadモジュール(Python 2), _threadモジュール(Python 3) かつてPython 2にはthreadモジュールという複数のスレッドを扱うためのモジュールが存在していましたが、Python 3でdeprecated扱いになりました。一応_threadモジュールという名前で残っています。公式でも述べられているように、一般には、thread/_threadモジュールではなく、より高レベルなthreadingモジュールの使用が推奨されるようです。 threadingモジュール threadingモジュールは、先述の通り、複数のスレッドを扱うためのモジュールです。thread/_threadモジュールより高レベルと
Pythonの型と二つのクラス、そしてインスタンス - atsuoishimoto's diary
Python Hack-a-thon 2011.02 のLTで使う資料を書いていてふと思い出したのが、Pythonでは厳密に言えば「クラスから生成したオブジェクト」を一言で表現する用語が無いのでめんどくさい、という話である。 C++などでは「インスタンス」と言ってしまえばお仕舞いなのだが、Pythonでは「インスタンス」には別の意味があるのでややこしい。クラス定義から作ったオブジェクトであっても、インスタンスだったりインスタンスじゃなかったりするのだ。 オブジェクトの「型」 まず、Pythonでの「型」について考えてみよう。Pythonでは、全てのオブジェクトは「型」を持っている。オブジェクトの「型」は type() で確認することができる。 >>> type(100) <type 'int'> >>> import sys >>> type(sys) <type 'module'> 数字
MARISA-TrieをコマンドラインとPythonから使う
概要 Matching Algorithm with Recursively Implemented StorAge (MARISA) という Trie に対する高い空間効率とそれなりの時間効率を実現するデータ構造があります。 動的な更新には対応していませんが 辞書引き（Lookup） : 入力文字列が登録されているかどうかを確認 逆引き（Reverse Lookup） : 入力された ID から登録文字列を復元 Common Prefix Search : 入力文字列の前半部分に一致する登録文字列を検索 Predictive Search : 入力文字列で始まる登録文字列を検索 といった操作が可能です。 今回は marisa-trie 0.2.4 をベースに コマンドラインプログラム Python バインディング から MARISA を触ってみます。 Install MARISA 環境は
scikit-learn 0.20からクロスバリデーションの使い方が変更される模様 - verilog書く人
機械学習をやるときに結構良く使うところだなと思っていた、クロスバリデーションのスプリッター系モジュールのインターフェースが変わることに気づいたのでメモ。 scikit-learnの従来のクロスバリデーション関係のモジュール(sklearn.cross_vlidation)は、scikit-learn 0.18で既にDeprecationWarningが表示されるようになっており、ver0.20で完全に廃止されると宣言されています。 詳しくはこちら↓ Release history — scikit-learn 0.18 documentation まず、import元がsklearn.cross_varidationからsklearn.model_selectionに変わります。 これによって、例えば従来は from sklearn.cross_varidation import Stra
LeapMotionでPythonを使ってジェスチャーで家電を操作する - Stimulator
- はじめに - 近年、VRのブームのおかげもあってモーションキャプチャー分野も発展しつつあります。 本記事は、お手軽モーションキャプチャー端末であるLeap MotionをPython 3.xから利用し、様々な家電やPC上の操作をジェスチャーで行おうという記事です。 都内某企業でLTする機会があったのでネタにしたところダダ滑りしたのでこの記事もボツにしようとしましたが、現状多分多くの人が詰まるので、正しくPython3系でLeap Motionが使えるように公開しておきます。 【国内正規代理店品】 Leap Motion 小型モーションコントローラー 3Dモーション キャプチャー システム 出版社/メーカー: Leap Motionメディア: エレクトロニクスこの商品を含むブログ (3件) を見る - はじめに - - Leap Motionとは - - Leap Motionで取得でき
【PyCon JP 2018】発表資料まとめ
PyCon JP 2018 ひろがるPythonの資料まとめです 1日目 [基調講演] Argentina in Python: community, dreams, travels and learning 動画 [招待講演] 東大松尾研流 実践的AI人材育成法 動画 実践・競馬データサイエンス スライド 動画 Why you should care about types: Python Typing in the Facebook Backend スライド 動画 Applying serverless architecture pattern to distributed data processing 動画 Webアプリケーションの仕組み スライド 動画 DjangoではじめるPyCharm実践入門 スライド 動画 PyCon JP における子ども向けワークショップの活動事例と実施
主成分分析と独立成分分析とスパースコーディングの比較[python] - 無限の猿
データを教師なしで変換する行列分解手法、主成分分析（PCA: Principle Component Analysis）、独立成分分析（ICA: Independent Component Analysis）、スパースコーディング(SC: Sparse Coding）の比較。 行列分解手法の明確な定義は知らないが、ここではデータを表すベクトルの集合を横に並べた行列をとして、基底を表す行列と係数のを表す行列の積、 に変換する手法とする。これはすなわち、元のデータをの列にあたる基底の線形和、 で表現することを意味する。はデータの基底で表される空間での表現に相当することになる。 ここでが決まっていれば、を求めるのは線形の逆問題（が正則な正方行列であればその逆行列をにかけてやれば良い）となるが、行列分解問題では双方を同時に求める問題となる。自由度も高くなり、、は一意には決まらない。したがって、、に
gaussianmixtureregression
GMR により、回帰分析だけでなくモデルの逆解析がシンプルかつ簡単にできます。Inverse QSAR や inverse QSPR に応用できるオススメの手法です。データセットが与えられたときに、GMR で何ができるか、GMR の特徴、どのように計算するかが説明されています。pdfもスライドも自由にご利用ください。 pdfファイルはこちらから、パワーポイント(pptx)ファイルはこちらからダウンロードできます。 興味のある方はぜひ参考にしていただき、どこかで使いたい方は遠慮なくご利用ください。 また GMR や GMR の正規分布の数や分散共分散行列をベイズ情報量規準 (Bayesian Information Criterion, BIC) で最適化するコードも公開します。デモンストレーション付きです。こちらのGithubからご利用ください。
Extracting Super Mario Bros levels with Python - Matt's Ramblings
Extracting Super Mario Bros levels with Python Created by Matthew Earl on June 28, 2018. Discuss on reddit! (??? points / ??? comments) Introduction For an upcoming project, I need to extract level data from the classic 1985 video game Super Mario Bros (SMB). More precisely, I want to extract the background imagery for each stage of the game, excluding HUD elements and moving sprites, etc. Of cour
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Quantitative Economics with Python
【Pyxel】Pythonでレトロゲームを作ろう！ Day 1 -画像の扱い方-｜はやぶさの技術ノート
