プログラミング

プログラミング・数学・英会話

AIでネコの低解像度の動画を高解像に変換(超解像度)してみよう【tecoGAN】

低解像度の動画を高解像度に変換するtecoGANというモデルを用いて低解像度の動画を高解像度化をする方法についてまとめました。 今回は題材としてネコの動画を高解像度化していきます。
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GANを使って写真・映像に対する高速な画風変換を実行しよう【fast style transfer】

昨今、様々なAIモデルが登場してきています。今回はその中で元の画像や動画を、ある画像の画風のような画像、動画に変換してしまうstyle transfer(画風変換)を実行する方法について解説します。その中でも高速で結果が良いfast style transferを取り上げます。
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VRや3Dモデル生成に使える!?動画からの3D変換を実行してみよう【MVE, Meshlab】

昨今AR, VRのブームのおかげで注目があがっている3Dデータの扱いについて、比較的お手軽に実行できるDepthを使わないRGB動画のみからの3D変換を行う方法について紹介します。また、Meshlabを用いた3Dデータの表示方法についても紹介します。
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初心者エンジニア必見!Linuxのパスを指す/path/to/の意味を理解しよう

githubや技術記事でLinuxのパスを記述するときにたまに使われる/path/to/の意味を知っていますか? 初心者エンジニアにとっては混乱を招くことがあります。 そこで初心者エンジニアに向けて/path/toとは?を解説します!
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CLIやGoogle Colaboratory上からGoogle Driveからファイルをwgetする一番手間のいらない方法

Google Driveのファイルは直接リンクに対してwgetができずに少し不便です CLIやGoogle Colaboratory上でGoogle Driveからwgetしてファイルを取得して煩わしい作業を軽減しましょう
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condaでPackagesNotFoundErrorが発生したときの対処方法

conda createやconda installで、PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channelsで困っている方に向けて、その対処方法やcondaがPackageを探す仕組みについて解説します
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YOLOより軽量かつ高精度なCenterNetで2D/3D物体検出や姿勢推定を実行する方法【CUDA 10.0対応】(2020年8月)

YOLOよりも高精度かつ高速で2D/3D物体検出・物体検知や姿勢推定を実行できるCenterNetですが、なかなかCUDAなどの環境の条件が厳しめです! そこで、CUDA 10.0、Ubuntu 18.04 LTSで実際に実行した方法を紹介します。 CenterNetとは?といった基本的な事項も説明します
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OpenPoseだけじゃない!無料でつかえる高精度な姿勢推定を実行してみよう【HRNet】(2020年8月)

AI技術のひとつである姿勢推定という技術のなかでHRNet(High Resolution Network)というモデルを用いた実行方法を取り上げます 姿勢推定で有名なOpenPoseがありますが、商用利用のときに有料のため少し不便です そこで今回は無料で使えて強力な姿勢推定手法であるHRNetについて取り上げます
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GPUなしPCでGPUありのPython/AI学習環境を無料で手に入れる方法(Windows、Mac、Linux対応)

この記事では低スペックのPCでもWindows/Mac/Linuxにかかわらず、無料でGPU、メモリ12GBの高スペック環境上でPythonプログラミング、AI・機械学習プログラミングを使えるようになる方法を教えます Python環境の構築も不要なので単純にPython環境としてもご利用いただけます
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物体検出・物体検知を実行してみよう【YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5対応】(2020年8月)

物体検出・物体検知のモデルであるYOLOv3、YOLOv4、YOLOv5を用いた物体検出の実行方法についてまとめています。 物体検出がどんな技術なのか知りたい、試してみたい、YOLOv4、YOLOv5はまだ試せてなかった、といった方向けにUbuntuで物体検出を実行する方法について紹介します。
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