Polywink - Automatic Expressions Blendshapes and Facial Rigs
Polywink is an online platform created to automate the most time-consuming and expensive aspects of facial animation. Thanks to our in-house procedural technology and through years of accumulated data powered by machine learning, we are able to complete in mere hours steps that would otherwise take weeks to achieve: from blendshapes generation to automatic facial rigging solutions, we provide ever
ネットワーク分析から直感的に理解するTransformerの仕組みと処理の流れ - あつまれ統計の森
グラフ理論と隣接行列 グラフ理論は点と線で物事を表す理論です。たとえば駅の路線図では下記のように駅を点、路線を線で表します。 東京メトロホームページより 上記の路線図では「駅と駅が隣接するかどうか」を中心に取り扱う一方で、それぞれの位置や方角などは厳密に再現はされません。このように、「隣接するかどうか」のみに着目して物事を表す際の理論を「グラフ理論」といいます。 グラフ理論では点をノード(node)、線をエッジ(edge)、全体をグラフ(graph)と定義します。数式で表すと$G = (V,E)$のように表しますが、$V$が頂点のVertice、$E$がEdge、$G$がGraphであるとそれぞれ解釈すると良いです。 グラフの表記法に関しては主に$2$通りあり、「①図を用いる」と「②隣接行列を用いる」をそれぞれ抑えておくと良いです。例があるとわかりやすいので下記のWikipediaの例を元
NHKに聞く「人間のアナがいるのにAIがニュースを読む」理由
「AI自動音声でお伝えしています」 ある朝のNHK「おはよう日本」の画面。ニュース映像の右上に、こんな文字が表示されれていて驚いた。音声に違和感がなく、人間のアナウンサーの声だとばかり思っていたからだ。 意識してよく聞けば、イントネーションや“間”がやや不自然だが、流し聞きしているだけでは分からないレベルだ。 場面がスタジオに転換すると、人間のアナウンサーが2人写った。アナウンサーがそこにいるのに、AIがニュースを読んでいたのだ。 「おはよう日本」だけではない。NHKは、平日午後のニュース、ラジオ、Webのニュース番組の一部などでAIによるアナウンスを活用している。 AIアナウンスはどのように作られたのか？ 人間のアナがいるのに、なぜわざわざ、AIにニュースを読んでもらうのか？ NHKに聞いた。 放送時間ぴったりにニュースが読めるAI AIアナウンスの音声は、NHKが開発した技術だ。気象情
Stanford CS 224N | Natural Language Processing with Deep Learning
Logistics Lectures: are on Tuesday/Thursday 4:30 PM - 5:50 PM Pacific Time in NVIDIA Auditorium. The lectures will also be livestreamed on Canvas via Panopto. Lecture videos for enrolled students: are posted on Canvas (requires login) shortly after each lecture ends. Unfortunately, it is not possible to make these videos viewable by non-enrolled students. Publicly available lecture videos and vers
物体を追加しても影や回り込みをリアルに合成する技術 ワシントン大学が開発
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米ワシントン大学の研究チームが開発した「People as Scene Probes」は、一方向から撮影した映像の奥行きや光の当たり方を分析する深層学習ベースの技術だ。この技術を使うことで、影や「オクルージョン」（遮蔽物によって光の反射がさえぎられる度合い、環境遮蔽とも） を考慮したリアルな画像合成が可能になる。 映像内の物体から奥行き、オクルージョン、照明／影の情報を抽出し、新しく挿入する画像に適応することで自然な合成画像を生成するネットワークの概要図。下段の図では、手前の人物や奥の赤い車に対して適切な影が加えられている
People as Scene Probes
European Conference on Computer Vision (ECCV), 2020 We introduce a fully automatic pipeline for inferring depth, occlusion, and lighting/shadow information from image sequences of a scene. All theses information is extracted just by using people (and other objects such as cars) as scene probes to passively scan the scene. We also develop a tool for image compositing based on the inferred depth, oc
【期間限定】#今こそ学ぼう オンライン学習コンテンツ「無料公開」のご案内
新型コロナウィルス感染拡大に伴い不要の外出を控える社会人や学生のみなさまに向け、 JDLA認定プログラムを実施する事業者の協力を得て、一部のオンライン学習コンテンツを期間限定で無料公開いたします ＊2020年1月20日に「INTLOOP株式会社」の講座を追加しました ＊12月1日に「エッジテクノロジー株式会社」の講座提供期間を延長しました ＊5月19日に「スキルアップ株式会社」の講座期間定めなし、申込み方法追加しました ＊5月13日に「スキルアップ株式会社」の1講座を追加しました ＊5月1日に「Study-AI株式会社」の3講座を追加しました ＊4月27日に「NTTラーニングシステムズ株式会社」の1講座を追加しました ＊4月24日に「株式会社日経BP」の1講座を追加しました ＊4月17日に「エッジテクノロジー株式会社」の3講座を追加しました ＊4月9日に「株式会社キカガク」の1講座を追加し
GitHub - microsoft/computervision-recipes: Best Practices, code samples, and documentation for Computer Vision.
In recent years, we've see an extra-ordinary growth in Computer Vision, with applications in face recognition, image understanding, search, drones, mapping, semi-autonomous and autonomous vehicles. A key part to many of these applications are visual recognition tasks such as image classification, object detection and image similarity. This repository provides examples and best practice guidelines
Deep Tabnine - Tabnine Blog
Update (August 19): We’ve released Tabnine Local, which lets you run Deep Tabnine on your own machine. TL;DR: Tabnine is an autocompleter that helps you write code faster. We’re adding a deep learning model which significantly improves suggestion quality. You can see videos below and you can sign up for it here. There has been a lot of hype about deep learning in the past few years. Neural network
Introducing TensorFlow Graphics: Computer Graphics Meets Deep Learning
https://blog.tensorflow.org/2019/05/introducing-tensorflow-graphics_9.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiLtbFBddaXSQ9x-oBlhU_mUrk7nd9XpEr0bWXFRiE9lNjdeGKKf6Zl5DKbqn7eiaY032Wmck2JDliqalyJx_f43Y-4Mspjkz3X7eBze1o7NhSnsyDRvEIpHli9oqEFBuJshVeRt7cEmW02/s1600/tf+graphics.jpeg May 09, 2019 — Posted by Julien Valentin and Sofien Bouaziz Github repository: https://github.com/te
ディープラーニング初心者向けの日本語学習サイト、PFNが無償公開
Chainer チュートリアルでは、ブラウザ上でPythonのコードを実行できるGoogleのオープンソースのWebアプリケーション「Google Colaboratory」を用いる。Jupyter Notebook上で教材に登場するコードをそのまま実行し、結果を確認できるため、新たに環境を構築する必要がない。 今後は画像認識、自然言語処理、深層強化学習、デプロイといった機械学習を応用する方法も網羅する予定だ。 関連記事 「AIプロジェクトを担当してくれ」突然の上司のむちゃぶり あなたが最初にやるべきことは？ 「ウチの会社でもAIを使おう」――急に上司からこんなむちゃぶりが飛んできたら、どうすればいい？ AI初心者のビジネスパーソン向けに企業のAI導入について分かりやすく解説する新連載がスタート。 元フィギュアスケート選手とディープラーニングの華麗な出会い 「選手の役に立ちたい」社会人大学
ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
Limitations of Deep Learning for Vision, and How We Might Fix Them
Limitations of Deep Learning for Vision, and How We Might Fix Them History of Deep Learning We are witnessing the third rise of deep learning. The first two waves — 1950s–1960s and 1980s–1990s — generated considerable excitement but slowly ran out of steam, since these neural networks neither achieved their promised performance gains nor aided our understanding of biological vision systems. The th
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一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】
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NVIDIA GPU搭載の監視用NAS、Synology「ディープラーニング NVR DVA3219」 
深層学習の数理
GitHub - iamtrask/Grokking-Deep-Learning: this repository accompanies the book "Grokking Deep Learning"
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Dabble FrankenGAN with Houdini | Houdini中测试FrankenGAN | 码工图形