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
AI Can Now Fix Your Grainy Photos by Only Looking at Grainy Photos | NVIDIA Technical Blog
AI Can Now Fix Your Grainy Photos by Only Looking at Grainy Photos What if you could take your photos that were originally taken in low light and automatically remove the noise and artifacts? Have grainy or pixelated images in your photo library and want to fix them? This deep learning-based approach has learned to fix photos by simply looking at examples of corrupted photos only. The work was dev
Googleマップ、情報更新にディープラーニングとストビュー画像を活用
Googleマップの精度向上に取り組む「Ground Truth」チームが、ストリートビューカーの膨大な画像をディープラーニングで解析することで、地名や店舗名を更新する取り組みについて説明。将来的には自動更新を目指すとしている。 米Googleは5月3日（現地時間）、「Googleマップ」でのディープラーニング活用について説明した。ストリートビューカーで撮影した画像内のテキストや位置情報のディープラーニング解析を、Googleマップ上の街路名やビジネス名の更新に使っているという。 Googleマップの正確さ向上に取り組む「Ground Truth」チームは、常に更新されている8000億件以上の高精細なストリートビュー画像をディープラーニングで解析することで、将来的にはGoogleマップ上の情報を自動的に更新していきたいとしている。 同社は2008年からストリートビュー上の顔やナンバープレー
Updating Google Maps with Deep Learning and Street View
Posted by Julian Ibarz, Staff Software Engineer, Google Brain Team and Sujoy Banerjee, Product Manager, Ground Truth Team Every day, Google Maps provides useful directions, real-time traffic information and information on businesses to millions of people. In order to provide the best experience for our users, this information has to constantly mirror an ever-changing world. While Street View cars
TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 その後の実験など - すぎゃーんメモ
memo.sugyan.com の続編。 あれから色々な変更しつつ実験してみたりしたのでその記録。 結論を先に書くと、これくらい改善した。 DCGAN ざっくりおさらい Generator: 乱数の入力から画像を生成する Discriminator: 入力した画像がGeneratorが生成したものか学習データのものかを判別する という2種類のネットワークを用意し、お互いを騙す・見破るように学習を行うことで Generatorが学習データそっくりの画像を生成できるようになる、というもの 学習用画像の増加 前回の記事では90人の顔画像データから生成していたけど、あれから収集を続けて もう少し多く集まったので、今回は260人から集めた顔画像100点ずつ、計26,000件を学習に使用した。 Feature matching openai.com の記事で紹介されている "Improved Tech
TechCrunch
Welcome back to The Station, your central hub for all past, present and future means of moving people and packages from Point A to Point B.
Keras Documentation
Keras is now available for JAX, TensorFlow, and PyTorch! Read the Keras 3.0 release announcement "Keras is one of the key building blocks in YouTube Discovery's new modeling infrastructure. It brings a clear, consistent API and a common way of expressing modeling ideas to 8 teams across the major surfaces of YouTube recommendations." Maciej Kula Staff Software Engineer - Google "Keras has tremendo
TechCrunch | Startup and Technology News
A hacker has stolen the messages, call logs and locations intercepted by a widely used phone monitoring app called LetMeSpy, according to the company that makes the spyware. The phone monitoring app, In 2020, Cisco bought Thousandeyes, a network monitoring company that provides a wealth of data on the health of networks, something near and dear to Cisco, whose core business after all remains netwo
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Google、機械学習ライブラリ「TensorFlow 1.0」をリリース
Home — TensorFlow