lllyasviel.github.io | lllyasviel.github.io
lllyasviel.github.io lllyasviel.github.io 中文版 This is a screenshot of the web APP. If you are a beginner, we recommend you to download the default_refernces.zip. You can get this file by clicking the link marked in red square. Then decompress the zip file and you will get some illustrations like this. There are 15 illustations in the default package with different color. These illustrations are we
Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | POSTD
(訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト（クリック誘導）記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms（ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える） はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの 本 を書きました。
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
dlibによるHOG特徴を用いた物体検出がすごい - kivantium活動日記
dlibを用いたselective searchで紹介したSegmentation as Selective Search for Object Recognitionを読んだところ、selective searchした候補領域に対してHOG特徴量を取ってSVMで物体かどうかの判定を行っていたのでHOG+SVMによる物体検出器を使ってみます。 ここではdlibの実装を使います。 dlibのPythonラッパーのインストールはdlibを用いたselective searchを参照してください。 教師データの作成 ラベリング用プログラムはOpenCVでの物体検出器作成にあるものを使います。 出力をこのプログラムでxmlに変換します。 #include <iostream> #include <fstream> #include <string> using namespace std; int
Hough Forest
25 Jul 2015 プログラム Hough Forest HoughForestを用いた物体検出 Download: SRC (c++) ソースコードダウンロード 学習用画像生成プログラム：http://mprg.jp/data/MPRG/SRC/HoughForest/makeRotateImage.zip 識別・検出用プログラム：http://mprg.jp/data/MPRG/SRC/HoughForest/HoughForest.zip 開発環境 開発ツール：Visual Stdio 2010 プログラミング言語：C++ ライブラリ：OpenCV2.4.9 プログラムについて 学習用画像生成プログラム 本サンプルコードでは，入力画像の中心座標を基準として，画像を任意の回転角のずらし幅で回転させ，設定したサイズで切り出すプログラムです． 学習・検出用プログラム 学習用プログラム
ディープラーニングを小学生でも使えるようにしてみる
ディープラーニングを小学生でも使えるようにしてみる Trial to make easy to use deep learned neural network 2015.06.30 Updated by Ryo Shimizu on June 30, 2015, 06:59 am JST この一ヶ月で、ディープラーニングが急激に使いやすくなってきています。 Google傘下のディープラーニング研究グループDeep Mindでインターンをしているスタンフォード大学の学生はこんな台詞をツイートしています。 「ディープラーニングに関して、新しくクールな論文が発表される速度は、それを読める速度より速い」 それこそ毎日のようにディープラーニングに関する何らかの新しい話題が出てきます。 それくらい、ディープラーニングは盛り上がっているのです。 「人工知能は人間を超えるか」を記した東京大学の松尾豊先生に
きんいろDeepLearning - White scenery @showyou, hatena
http://deep-learning-hackathon.connpass.com/event/12867/ このイベントに参加して、DeepLearning(Caffe)を回してみました。 大体これまで上がってる記事で、ゴチうさでDeepLearningされてるのがあったので対抗してきんモザでやってみました。ｎ番煎じです。（（既にラブライブ等でもされてるようなので）） 環境 Dynabook RX3(Core i5 M520, 4GBMem, Linux Mint 17.1 64bit) Amazon EC2 g2.2xlarge インスタンス 問題設定 事前にanimefaceで顔領域を検出した部分に対し、アリスであるかカレンであるか、それとも他のキャラであるかを判定したい 単純な３クラス分類問題ですが、アリスもカレンもキンパツなので、色によるキャラ判別はできません。おそらく輪郭や
機械学習の有益な書籍情報を共有します - EchizenBlog-Zwei
機械学習の有益な書籍情報を共有します。 初心者向け 最初に読む本としては「オンライン機械学習」「フリーソフトではじめる機械学習入門」「言語処理のための機械学習入門」がオススメです。 「オンライン機械学習」は3章までが入門的な内容になっています。4章以降は発展的な内容なのである程度力がついてからが良いです。オンライン機械学習という分野は実装が簡単で実用性が高いので最初に取り組むのに適しています。 広い範囲で機械学習を概観したい場合は「フリーソフトではじめる機械学習入門」がよいです。こちらは全体像がつかみやすい反面、数式の展開がわかりにくい箇所がちらほらあるので適当なスルー力が必要とされます。 「言語処理のための機械学習入門」はやや実装よりの本です。数式をみるより具体例をみたほうがわかりやすい、という人はこの本が良いと思います。 数学 何をやるにしても基礎体力は大切。数学の理解が深まれば深まる
ご注文はDeep Learningですか？ - kivantium活動日記
先日Deep Learningでラブライブ！キャラを識別するという記事が話題になっていました。この記事で紹介されている SIG2D 2014を知り合いから貸してもらったので参考にしながら、ご注文は機械学習ですか？のDeep Learning版を作ってみました。 Caffeなど必要なソフトのインストール Ubuntu 14.04の場合は過去記事を参照してください。これ以外にもpython-opencvなどを使いますが、依存関係の全ては把握できていないのでエラーが出たら適宜インストールしてください。 データの準備 Deep Learningでは大量の学習データが必要になると言われているので、まずは大量のデータを用意します。参考記事では6000枚のラブライブ画像を使ったということなので対抗して12000枚以上のごちうさ画像を用意したいと思います。それだけのデータを手動で分類するとそれだけで時間が
第26羽 ココア「チノちゃん、スリーサイズ教えて」チノ「嫌ですよ」 - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
この記事はごちうさ住民 Advent Calendar 2014の第26日目の記事です(勝手に参加。 ひと目で尋常でない解析ネタだと見抜いたよ 「チノちゃん、スリーサイズ教えて」 「嫌ですよ」 (´・ω:;.:... データを愛した少女と解析に愛された少女 「というわけでお馴染みのスリーサイズ解析をするよっ。 まずは公式設定から年齢と身長だけ入手できたから アイマスデータセットと機械学習を用いて年齢と身長から、体重、スリーサイズを推定するよっ。 主成分分析をする ブラのサイズ推定をする SPADE法で分化解析をする Trajectory detection で成長度推定をする viSNEによる次元削減とクラスタリングをする という感じでやろう」 初めてデータを扱った日の事憶えてる? 他人のデータでスリーサイズ推定しようとしたわよね 「アイマスデータセットは年齢、身長、体重、スリーサイズの6
機械学習はじめの一歩に役立つ記事のまとめ - その後のその後
「機械学習」というワードになんとなく惹かれつつも、具体的にやりたいことがあるわけでもないので、手を動かすことなくただひたすら「いつかやる」ために解説記事やチュートリアル記事を集める日々を過ごしていたのですが、このままじゃイカン！と Machine Learning Advent Calendar 2014 - Qiita に参加登録してみました。 が、やはり何もしないまま当日を迎えてしまったので、お茶濁しではありますが、せめて「機械学習ってどんな手法やライブラリがあって、どんな応用先があるのか？」というあたりをざっくり把握して最初に何をやるのか方向付けをするためにも、たまりにたまった機械学習系の記事をいったん整理してみようと思います。 機械学習の概要 特定のライブラリや手法の話ではなく、機械学習全般に関する解説。 機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks 機械学習チ
ご注文は機械学習ですか？ - kivantium活動日記
先日書いたOpenCVでアニメ顔検出をやってみた - kivantium活動日記の続編です。アニメ顔を検出するところまではうまくいったので、今度はキャラの分類をやってみようと思います。環境はUbuntu 14.10です。 ひと目で、尋常でない検出器だと見抜いたよ まずは分類に使う学習用データを用意します。投稿から半年以上経つのにまだランキング上位に残っている驚異の動画ご注文はうさぎですか？ 第1羽「ひと目で、尋常でないもふもふだと見抜いたよ」 アニメ/動画 - ニコニコ動画を使います。 動画のダウンロード Ubuntuならaptで入れられるnicovideo-dlというツールを使います。 sudo apt-get install nicovideo-dl nicovideo-dl www.nicovideo.jp/watch/1397552685その後avidemuxでOP部分だけの動画を
日本声優統計学会
日本声優統計学会は声優，声，アニメ作品，ラジオ，アニメソング，アニメイベント，アニメスタッフ，及び声優ファンにまつわる諸現象に対して数理統計的・機械学習的アプローチを用いて分析する集団です． 日本声優統計学会は正式な学会ではなく，同人活動を行うサークルです． 独自に構築した音素バランス文，及びそれらをプロの女性声優 3 名が 3 パターンで読み上げた音声です． (2020.11.01) あなたがライセンスがある程度自由な音素バランス文やその読み上げ音声を必要としている場合，声優統計コーパスではなく， JVS コーパスの利用を検討してください．より詳しい説明はこちらの文章をお読みください． 更新履歴 詳細な変更履歴はこちら (ChangeLog.md) をご確認ください． 2021年02月28日 : つくよみちゃんコーパスへのリンクを追加． 2020年11月01日 : JVS corpus
大学の理工系の講義ノートPDFまとめ （数学・物理・情報・工学） - 主に言語とシステム開発に関して
大学と大学院の，理工系の講義ノートPDFのまとめ。 PDF形式の教科書に加え，試験問題と解答，および授業の動画も集めた。 学生・社会人を問わず，ぜひ独学の勉強に役立ててほしい。 内容は随時，追加・更新される。 （※現在，６０科目以上） カテゴリ別の目次： （１） 数学の講義ノート （２） 物理学の講義ノート （３） 情報科学の講義ノート （４） 工学の講義ノート ※院試の問題と解答のまとめはこちら。 （１）数学の講義ノート 解析学： 解析学の基礎 （大学１年で学ぶ，１変数と多変数の微分・積分） 複素解析・複素関数論 （函数論） ルベーグ積分 （測度論と確率論の入門） 関数解析 （Functional Analysis） 代数： 線形代数 （行列論と抽象線形代数） 群論入門・代数学 （群・環・体） 有限群論 （群の表現論） 微分方程式： 常微分方程式 （解析的および記号的な求解） 偏微分方程
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サルでも分かるwaifu2xのアルゴリズム
Deep Learningの過去と未来 ～黒魔術からの脱却へ向けて～
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