ツイッター上に「スタバなう」とつぶやきながらラーメンなど他の画像を投稿することに深層学習系が激怒してる件に対して「でも人間は間違えるから悪化させてあげよう」って話
四代目シャイニング丸の内 @shimaru365 ツイッター上に「スタバなう」とラーメン等を投稿することに深層学習系が怒っているという話しですが、ツイッターから取得するノイズの多い情報を使いこなせないようでは理想環境下に置いてしか成果出せない使えない人ということでしょう。 スタバなうと呟いてSN比を悪化させよう！ 2019-07-28 08:45:13 四代目シャイニング丸の内 @shimaru365 ユーザーが無料でエラー比率少なくアノテーションすると思った？ 研究向けに用意されたコーパスしか使えないdata-driven-kidsの皆様！お疲れ様です！ ノイズを除去することも実務で使える技術となるためには大事な仕事ですよ。SN比と戦おうぞ！ 2019-07-28 08:57:32
画像を塗りつぶした部分に一瞬で自然な画像を補完する技術を早稲田大学の研究者が開発
早稲田大学の研究者が、ディープネットワーク(畳み込みニューラルネットワーク)を用いた画像補完技術「Globally and Locally Consistent Image Completion」を公開しました。既存の画像補完技術とはレベルの違う精度を見せつけています。 飯塚里志 — ディープネットワークによる画像補完（SIGGRAPH 2017） http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/completion/ja/ SIGGRAPH 2017に論文が正式に採択されました。ディープラーニングによって複雑な画像補完を行う手法です。画像中の不要な物体を消したり、人の顔を変化させたりもできます。https://t.co/iHccQXmqEh pic.twitter.com/zhmVjIajcy— Satoshi Iizuka (@stsiizk) 上
ディープラーニングを用いて「写真の見た目の特徴」を別の写真に転送してしまう「Deep Photo Style Transfer」
ディープラーニングを用いてベースとなる画像に他の画像のスタイル(見た目の特徴)を付与することで、新しい画像を生成することができる「Deep Photo Style Transfer」が、ソフトウェア開発プロジェクトの共有プラットフォームであるGitHub上で公開されています。 GitHub - luanfujun/deep-photo-styletransfer: Code and data for paper "Deep Photo Style Transfer" https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer これまでも、ディープラーニングなどを用いてベースとなる画像に他の画像のスタイルを転送する、という試みが存在したそうです。しかし、ベース・スタイルの両方に写真を使っても、出力した画像が写真っぽくない「絵のようなゆがみ」をも
ディープラーニングで「インド人を右に」を理解する: Generative Adversarial Network による画像モーフィング - 加藤大晴のウェブサイト
ディープラーニングで「インド人を右に」を理解する: Generative Adversarial Network による画像モーフィング 「インド人を右に」問題 インターネットを長く使っている方は、伝説の誤植「インド人を右に」 [1] についてご存知なのではないでしょうか。 「くお〜!! ぶつかる〜!! ここでアクセル全開、インド人を右に!」 この唐突に過ぎる意味不明な「インド人」は「ハンドル」の誤植であり、それはライターの手書きの文字が汚かったために発生したとされています。 …手書きの文字が汚かったとして、どうすれば「ハンドル」が「インド人」になるのか？ 従来より、この問題について様々な考察がなされてきました。 ここでは、近年の技術の発展の成果を取り入れ、コンピュータに文字を書かせることによって「ハンドル」から「インド人」への変容についてアプローチしてみたいと思います。 # これは De
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