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このような記事を参考にすることで設定可能です。 僕は ⌘ + Shift + M で設定しています。 3: Figma Walkerはショートカット設定しよう一押しPluginの一つ、Figma Walker。 日本人のエンジニアさんが開発されました。 SkecthでいうRunnnerのようなPluginです。 特に、特定のFrameやMainComponentがある位置にすぐさま移動するのに便利です。 プロジェクトが進みファイルが大きくなってきた際にとっても便利です。 これもどんどん使う機会が多くなってくるため、Macにて独自のショートカットとしておくと便利です。 僕は ⌘ + Shift + F としています。 4: ショートカットのチートシートの存在 ショートカットに苦手意識がある方は、ぜひ「ショートカットのチートシートがある」ということをだけでも覚えておいてください。 全てではない
0. 忙しい方へ SAMは損失が最小かつその周辺が平坦であるようなパラメータを目指すよ SAMは次の3ステップだよ パラメータ$\mathbf{w}$の周辺で最大の損失をとる$\mathbf{w+\hat{\epsilon}(w)}$を求めるよ $\mathbf{w+\hat{\epsilon}(w)}$における損失を求めるよ 2.の損失に対する勾配でパラメータ$\mathbf{w}$を更新するよ SAMは一言で言ってしまえば、「パラメータ周辺での最大の損失を求めて、それが下がる方向でパラメータを更新する」ものだよ ImageNetやCIFARを含む9つの画像分類データセットでSoTAを更新したよ ラベルへのロバスト性も高いよ 1. SAMの説明 SAMは至ってシンプルです。というのも、今までは損失が最小になるパラメータを学習させていました。ただ、SAMは損失が最小かつその周りも平坦となっ
Twitter上で発見したユバル・ノア・ハラリ氏「The World After Coronavirus（コロナウイルス後の世界）」が素晴らしかったのでここに日本語でまとめます。（僕の裏アカウントで投稿したものを見やすくしたものです） あくまでハラリ氏の記事を読み僕がまとめたものなので、よりよく理解したい人はユバル・ノア・ハラリ氏がFinancial Timesの記事として発表した「Yuval Noahh Harari: the world after coronavirus」を参照してください。 コロナウイルス後の世界 by ユバル• ノバ• ハラリ 「ホモデウス, 21 lessens,サピエンス全史著者」 1.「人類はこのウイルスを乗り越える、しかしこの数週間の意思決定はこれから数年の展望を予測する上で非常に重要な意味合いを持つ。」https://t.co/LxqHQ1Sy7F —
３つの要点 ✔️ その１ ImageNetでTop-1 Acc. 88.4 %を叩き出し、SoTAモデル。おまけに高いロバスト性を兼ね備える。 ✔️ その２ Self-trainingにおいてStudentに強いノイズをかけ、反復的にTeacherとStudentを入れ変える。 ✔️ その３ TeacherおよびStudentのベースモデルはEfficientNet(解説)を使用し、EfficentNet-L2という拡張モデルでSoTA Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification written by Qizhe Xie, Minh-Thang Luong, Eduard Hovy, Quoc V. Le (Submitted on 11 Nov 2019 (v1), last revised 7
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こんにちは、たき子です。 一昨日（5/18）の夜、ダンス日本一決定戦が放送され、たき子の推しの社交ダンサー、100年に一人の天才と言われる藤井蒼汰さんが中村安里さんとSota & Anriとして出場しました。 ダンス日本一決定戦とは 社交ダンスから注目の若手が出場 テレビにかぶりつき いよいよSota & Anri ファーストラウンド通過！ 決勝の素晴らしいダンス ぜひおこぼれを♡ ダンス日本一決定戦とは ダンス日本一決定戦は日本テレビ系が放送しているTHE DANCE DAYシリーズの一番組。 優勝賞金1000万円というダンスのお祭りよ。 プロアマ、ジャンルを問わずとにかく踊れるヤツが集合している。 コンセプトは「ただ楽しませた人の勝ち」。 ファーストラウンドは審査員による点数方式で、決勝は審査員が優勝者を投票する方式。 そして優勝賞金1000万円というのもM1そっくりよね(*´艸｀*)
用語「SOTA（State-of-the-Art）」について説明。機械学習では、ある特定のタスク＆ベンチマークとなるデータセットにおいて論文の内容とその機械学習モデルが「現時点での最先端レベル（＝最良／最高）の性能（＝正解率などのスコア／精度）」を達成していることを表す。 連載目次 用語解説 SOTA（State-of-the-Art）とは、製品や科学などの、ある特定の専門技術領域において現時点での最先端レベル（＝最高／最良）の性能（＝機械学習では正解率などのスコア／精度）を達成していることを表す、一般的な用語である。 特に近年の機械学習の分野では、論文間で性能（スコア）が激しく競われており、特定のタスク（例えば画像分類、物体検知、言語モデリング、機械翻訳など）およびベンチマークとなるデータセット（ImageNetやCIFAR-10など）ごとに最良（best）の性能を発揮するモデルは「SO
こんにちは、株式会社アトラエでデザイナーをしています三上蒼太です。 この記事は、Atrae Advent Calendar 2019 の3日目です。 本記事では、Figmaでのデザインファイルの運用方法について書きます。 これが完成形という訳でもなく、まだ模索中の段階です。そしてチームのステージやメンバーの特性によって柔軟に変えていくものだと思っています。 運用方法に迷われている方の一つの参考事例となれば幸いです。 そもそもなぜ"運用"が大事？ サービスは、公開して終わりではありません。 運用し、機能を追加したりABテストするなどしながら設定した目標を達成すべくアップデートしていくことが前提です。 また、サービスの運用は短期的なものではありません。 数年、もしかしたら数十年のスパンの中で、いろんなステークホルダーが参画しては抜けてを繰り返しながら進んでいくはずのものです。 サービスデザイン
GitHub - Sanster/IOPaint: Image inpainting tool powered by SOTA AI Model. Remove any unwanted object, defect, people from your pictures or erase and replace(powered by stable diffusion) any thing on your pictures.
Completely free and open-source, fully self-hosted, support CPU & GPU & Apple Silicon Windows 1-Click Installer Supports various AI models to perform erase, inpainting or outpainting task. Erase models: These models can be used to remove unwanted object, defect, watermarks, people from image. I have also developed a macOS native app called OptiClean that provides this feature. Diffusion models: Th
日本YouTube全史〜有名YouTuberを勝手に世代分けしてみた〜 【2022年4月最終更新】｜清水創太 | Sota Shimizu
これについて、ずっとYouTubeを見続けてきた、自称YouTubeヲタクの自分としては、どこか違和感を感じる部分がありました。 そこで、このnoteで自分なりの解釈で勝手にYouTuberを世代分けしていこうと思います！ 決して、水溜りボンドさんの動画に対して批判をしたり、特定のYouTuberに対して誹謗したりするわけではありません。水溜りボンドさんの動画は、「カンタさんがトミーさんにYouTubeのことを評させる無茶振り」というエンタメであることは重々承知しています。（面白かったです！） 世代わけの基準世代わけにあたって、どのような基準でクリエイターの方々を分けていくかについてを定義します。 ・「バズったとき」 基本は「バズったとき」という抽象的かつ極めて主観的なタイミングで世代分けをします。いわゆる芸人さんの世代分けもブレイクした時、を基準としており、そのブレイクするきっかけとなっ
類似ベクトル検索のSoTA！！GCP: Vertex Matching Engineにも使用されている手法ScaNNを紹介！
3つの要点 ✔️ GCPの新プロダクト「Vertex Matching Engine」の元論文 ✔️ MIPSスコアを考慮した新しい量子化損失関数を提案 ✔️ ANNBenchmarksでSoTA性能を記録 Accelerating Large-Scale Inference with Anisotropic Vector Quantization written by Ruiqi Guo, Philip Sun, Erik Lindgren, Quan Geng, David Simcha, Felix Chern, Sanjiv Kumar (Submitted on 27 Aug 2019 (v1), last revised 4 Dec 2020 (this version, v5)) Comments: Published as a conference paper at ICM
ELYZAの曾根岡さんが「ELYZAでも商用利用可能な大規模言語モデルを作ったので使ってみてください」というので、使ってみた。 最大の特徴は、他の言語モデルと違い、Llama2をベースとしながらも、Llama2のトークナイザーに日本語がほとんど含まれていないという欠点を解消するために独自にトークナイザーを拡張したこと。これによりトークン数を節約できるようになり、2倍近くスピードが上がったとのこと。これはファインプレー。このトークナイザーだけでも使える。 そして日本語能力テストでぶっちぎりの性能 古巣の松尾研Weblabに対しても容赦ないベンチマーク。いいぞもっとやれというわけでワクワクしながら試してみた。 マシンはもちろんドスパラ製Memeplexマシン(A6000x2)を使用。だが7Bなので普通のご家庭の12GBくらいのGPUでも動くかも? こんな感じで下準備した。 import tor
文書画像を対象にしたAIのタスクとSOTAモデルの紹介 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
はじめに ラクスのサービスでは請求書や領収書をはじめ、様々な文書を取り扱っています。 例えば楽楽精算では領収書の読み取り機能を有しており、この機能にはAIを用いた画像認識を活用しています。 このように文書画像を対象としたAI(以下、本記事では文書画像読解AIと呼びます)は、様々なタスクに応用できます。 そこで今回の記事では、文書画像読解AIではどのようなタスクを解くことができるか、代表的なものを紹介します。 また各タスクに適用できるモデルについて、本記事執筆時点でのSOTAモデル*1をいくつか簡単に紹介します。 文書画像を扱うタスクやモデルにどのようなものがあるか、概要を知りたい方に向けた内容となっております。 目次 はじめに 目次 サマリー 文書画像読解AIのタスク OCR(Optical Character Recognition、光学文字認識) レイアウト解析 (Document L
ICCV 2019 Tutorial: Everything You Need to Know to Reproduce SOTA Deep Learning Models
ICCV 2019 Tutorial: Everything You Need to Know to Reproduce SOTA Deep Learning Models Time: Sunday, October 27, 2019. Half Day - AM (0800-1215) Location: Auditorium, COEX Convention Center Presenter: Zhi Zhang, Sam Skalicky, Muhyun Kim, Jiyang Kang Abstract Deep Learning has become the de facto standard algorithm in computer vision. There are a surge amount of approaches being proposed every year
３つの要点 ✔️ その１ ImageNetでTop-1 Acc. 88.4 %を叩き出し、SoTAモデル。おまけに高いロバスト性を兼ね備える。 ✔️ その２ Self-trainingにおいてStudentに強いノイズをかけ、反復的にTeacherとStudentを入れ変える。 ✔️ その３ TeacherおよびStudentのベースモデルはEfficientNet(解説)を使用し、EfficentNet-L2という拡張モデルでSoTA Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification written by Qizhe Xie, Minh-Thang Luong, Eduard Hovy, Quoc V. Le (Submitted on 11 Nov 2019 (v1), last revised 7
はじめに: このNotionテンプレートを公開する理由Notionを使いこなしてみたいけれど自由度が高すぎてわからない。難しい。 Notionの各種ページのテンプレートが便利そうなのはわかるけれど、それらを組み合わせて使うことが難しい。詰まるところ、人が実際どのように運用しているのかを見ないとわかんないよ。 こういう体験でNotionから離脱された方、あるいはこの悩みが解決しないままNotionを使い続けている方はいらっしゃいませんか？ 僕はNotionを2年以上利用しており、とても好きなツールの一つです。 チームでの運用経験はまだありませんが、それゆえ「一人でNotionを使うときはどのようにすれば快適に使えるのか」を試行錯誤してきた自負があります。 僕はNotionが好きです。しかしNotionはどうも上述のような印象を持たれがちでなかなか使いこなしている人は多くないように感じています
Sota ENDO on Twitter: "ついに情報解禁ということで、サイバーセキュリティと刑法に関する決定版、『情報刑法Ⅰ サイバーセキュリティ関連犯罪』は6月3日発売予定です。私は「サイバー犯罪における違法性阻却」の執筆を担当しています。皆さま、どうぞよろしくお願いい… https://t.co/iDpbluJIDL"
ついに情報解禁ということで、サイバーセキュリティと刑法に関する決定版、『情報刑法Ⅰ サイバーセキュリティ関連犯罪』は6月3日発売予定です。私は「サイバー犯罪における違法性阻却」の執筆を担当しています。皆さま、どうぞよろしくお願いい… https://t.co/iDpbluJIDL
GitHub - lucidrains/vit-pytorch: Implementation of Vision Transformer, a simple way to achieve SOTA in vision classification with only a single transformer encoder, in Pytorch
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GitHub - Deci-AI/super-gradients: Easily train or fine-tune SOTA computer vision models with one open source training library. The home of Yolo-NAS.
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GitHub - facebookresearch/vissl: VISSL is FAIR's library of extensible, modular and scalable components for SOTA Self-Supervised Learning with images.
Below we share, in reverse chronological order, the updates and new releases in VISSL. All VISSL releases are available here. [Feb 2022]: Releasing SEER 10B parameters model implementation and model weights. [Feb 2022]: Releasing implementation of Fairness Benchmarks for computer vision models proposed in the paper. [Jan 2022]: Implementation for Geolocalization test (gps prediction for an image)
GANMI Sota Kawashimaが見据える、国内ダンスシーンの未来 自身のルーツやボーイズグループの今も語る J-POPシーンの最前線で活躍する振付師にスポットを当て、そのルーツや振付の矜持をインタビューで紐解いていく連載「振付から紐解くJ-POPの現在地」。今回はダンスエンターテイメントグループ・GANMIのリーダーかつ、振付師として数々のアーティストの振付を行なっているSota Kawashimaが登場。ダンスを始めたきっかけから、振付師から見た日韓のボーイズグループの違いなど、たっぷり語ってもらった。（高橋梓） サッカーからダンスへ 学生時代からのストイックな姿勢 ――まず、Sotaさんがダンスを始められたきっかけを聞かせてください。 Sota Kawashima（以下、Sota）：中学生までずっとサッカーをやっていて頑張って上を目指していたんですけど、高校のサッカー部は楽し
ステート・オブ・AI ガイド on Twitter: "このMITによる論文、重要すぎて機械学習に関わる人は必見だと思う ImageNetなど有名なデータのテストセットには平均3.4%ものラベル誤りが存在し、最近のSOTAモデルはこれに過適合している。ノイズが多い現実世界のデータでは… https://t.co/nz8LN3weZ8"
このMITによる論文、重要すぎて機械学習に関わる人は必見だと思う ImageNetなど有名なデータのテストセットには平均3.4%ものラベル誤りが存在し、最近のSOTAモデルはこれに過適合している。ノイズが多い現実世界のデータでは… https://t.co/nz8LN3weZ8
時系列異常検知SOTAサーベイ
3つの要点 ✔️ 単変量時系列データの異常検知において機械学習、深層学習手法からSOTAサーベイ ✔️ 単発、連続異常には統計的手法が、コンテキストが絡んだ異常には、深層学習が優位 ✔️ 多変量、マルチモーダルについては今後の調査を待つ Anomaly Detection in Univariate Time-series: A Survey on the State-of-the-Art written by Mohammad Braei, Sebastian Wagner (Submitted on 1 Apr 2020) Comments: Accepted by arXiv. Subjects: Machine Learning (cs.LG); Machine Learning (stat.ML) code： はじめに 時系列データの異状検知については、1979年の John T
ロボットが店頭やオフィスの受付で検温とマスク着用をご案内 ユニキャストが無人受付/検温サービス「AI検温 for Sota」を提供開始 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
新型コロナウイルスの影響により、店頭やオフィスの受付で来訪者を検温することが普及しつつある。一方で検温に対応するスタッフの確保、スタッフの負担増加、来訪者との接触でヒト・ヒト感染のリスクなど、検温業務に関するさまざまな課題が浮かび上がってもいる。更には、自動検温機を設置しても検温への協力が得られない、発熱者を検知してもすぐに対応できない、警告音が利用者に不安感を与えてしまうなどといった問題もあるという。 これらの課題解決にロボティクスで貢献するため、株式会社ユニキャストは、製品企画および実証実験を実施し、2020年12月24日より、ロボットソリューション「AI検温 for Sota」の提供を順次開始したことを発表した。 価格は月額6,800円＋初期費用439,000円(ライセンス費用、Sota本体1台、AI検温デバイス1台)となっている。 ロボットソリューション「AI検温 for Sota
GitHub - lucidrains/musiclm-pytorch: Implementation of MusicLM, Google's new SOTA model for music generation using attention networks, in Pytorch
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Figmaの生産性を高めるTips50選｜三上蒼太 / Sota Mikami
SoTAを総なめ！衝撃のオプティマイザー「SAM」爆誕&解説！ - Qiita
コロナウイルスとこれからの世界 by ユバル・ノア・ハラリ｜Sota Watanabe / 渡辺創太
画像認識の最新SoTAモデル「Noisy Student」を徹底解説！
Sota & Anriペア大健闘！！THE DANCE DAYダンス日本一決定戦 - 続おばちゃんDAYS
SOTA（State-of-the-Art）とは？
GitHubのようにFigmaを使う【デザインファイルの運用方法】｜三上蒼太 / Sota Mikami
ELYZAの商用利用可能な最新7B LLMを試す(本日のSOTA)｜shi3z
画像認識の最新SoTAモデル「Noisy Student」を徹底解説！
フリーランス/副業をしている方向けのNotionテンプレートを作成しました｜三上蒼太 / Sota Mikami
GANMI Sota Kawashimaが見据える、国内ダンスシーンの未来 自身のルーツやボーイズグループの今も語る
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