Metaが写真に写っている物体を分離して選択できるAIモデル「Segment Anything Model」を公開
Metaが、画像や動画内に写っている個々のオブジェクトを、学習しなかったものまで識別できるAIモデル「Segment Anything Model(SAM)」を発表しました。 Segment Anything | Meta AI Research https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/ Introducing Segment Anything: Working toward the first foundation model for image segmentation https://ai.facebook.com/blog/segment-anything-foundation-model-image-segmentation/ 画像やムービーを分割してセグメントごとに判別する「画像セグメンテーシ
Meta AI の Segment Anything Model（SAM） でUSBカメラの映像からオブジェクトを抽出してみました | DevelopersIO
Meta AI の Segment Anything Model（SAM） でUSBカメラの映像からオブジェクトを抽出してみました 1 はじめに CX 事業本部のdelivery部の平内（SIN）です。 Segment Anything Model（SAM）とは、Meta社が公開した、セグメンテーションのための汎用モデルで、ファインチューニングなしで、あらゆる物体がセグメンテーションできます。 今回は、こちらを使用させて頂いて、USBカメラの画像から、画面中央に写っているものを抽出してみました。 最初に、作業している様子です。画面の枠内にあって、かつ、中心点にある物体が抽出されています。 実は、この方法でオブジェクトの背景が消せれば、物体検出モデルのデータセットが簡単に作れるのでは？という魂胆です。 下記のブログでは、グリーンバックで撮影した動画をクロマキー処理してデータセットを作っていま
サーバーレスのローカル開発環境を整備する ~前編 - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
本記事では、シンプル化のために、Lambda の zip 形式でのパッケージの場合で説明しています。コンテナ形式でのパッケージングを用いる場合は、SAM CLI のコマンドオプションに追加・変更が必要です。 本記事は、次のバージョンでの内容に基づいています。 SAM CLI 1.95.0 Visual Studio Code 1.80.1、AWS Toolkit for Visual Studio Code 1.85.1 開発・デバッグ可能な言語 : Python、Node.js、Java、C#、Go Eclipse 2022-09 (4.25.0) / Eclipse 2021-12 (4.22.0)、AWS Toolkit for Eclipse 2.3.1 開発・デバッグ可能な言語 : Java IntelliJ IDEA 2023.2、AWS Toolkit for Intelli
サーバーレスのローカル開発環境を整備する ~中編 - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
それぞれ、ウィザード形式で SAM アプリケーションのテンプレートを選択することで、プロジェクトが雛形のアプリケーションファイルとともに構成されます。なお、この GUI 型のウィザードで選択できるテンプレートとは別に、コマンドラインから SAM CLI を利用する (次項にて説明します) ことで、より多くのテンプレートが選択できます。 これらのテンプレートのいくつかは、典型的なサーバーレスのパターン実装例です。以下の表では、本記事の執筆時点での Visual Studio Code、Eclipse、IntelliJ IDEA の AWS Toolikt ウィザードと、SAM CLI コマンドで選択できるテンプレートの一覧、およびそれらに対応する開発言語とバージョン、サーバーレスパターンの対応を表しています。
サーバーレス LAMP スタック – Part 4: サーバーレス Laravel アプリの構築 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ サーバーレス LAMP スタック – Part 4: サーバーレス Laravel アプリの構築 本投稿は AWS サーバーレス アプリケーションのシニアデベロッパーアドボケートである Benjamin Smith による寄稿です。 本シリーズの他のパートは以下のリンクからアクセスできます。また、関連するサンプルコードはこちらの GitHub リポジトリにあります。 パート1：サーバーレス LAMP スタックの紹介 パート2：リレーショナルデータベース パート3：Webサーバーの置き換え パート5：CDK コンストラクトライブラリ パート6：MVC からサーバーレスマイクロサービスへ この投稿では、サーバーレスアプローチで Laravel アプリケーションをデプロイする方法を学びます。 これは「サーバーレス LAMP スタック」シリーズの4番
Lambda を軸にサーバレスを解説した「実践 AWS Lambda」を読んだ - kakakakakku blog
AWS Summit Tokyo 2017 の先行発売でゲットした「実践 AWS Lambda」をさっそく読んだ．Lambda の解説だけではなく，サーバレスの文脈で導入事例が増えてきたアーキテクチャ（ユースケース）の紹介がされていたり，サーバレスのデプロイツールとして AWS SAM の紹介がされていたりして，非常に良書だった．Amazon を見ると，一般発売は明日 6/9 になっていたので，気になる人はすぐに買うと良いのでは！ 実践AWS Lambda ~「サーバレス」を実現する新しいアプリケーションのプラットフォーム~ 作者: 西谷圭介出版社/メーカー: マイナビ出版発売日: 2017/06/09メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る Chapter 3 AWS Lambdaの使い方 3-7 バージョニングとエイリアス Lambda 関数の ARN にバージョン
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
処理を実行中です
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
