T. Nukui

AI実装

たった一行のコードでStyleGAN2の高画質画像を生成する【NNabla】

StyleGAN2の実装には、TensorFlow1.X系が必要でありGPU:RTX3000シリーズの方は非常に使いずらい仕様となっていました。そんな方々に朗報です。NNablaを使うことで簡単にStyleGAN2の画像生成を試すことができます!
AI実装

【TecoGAN】動画の超解像をやってみる【NNabla】

TecoGANはGANをつかったアルゴリズムの一種で、低画質の画像(映像)を高画質化する超解像AIモデルです。今回はソニーの ニューラルネットワークライブラリ"NNabla"を用いたTecoGANの使い方、高解像度化を説明します。
AI実装

浮世絵風の動画をつくってみる【CycleGAN】

CycleGANはGANをつかったアルゴリズムの一種で、画像Aと画像Bを大量に学習させ、その特徴を学習していく Image to image translation モデルです。今回はAIの画像変換スピードを活用して動画を浮世絵風へ変換してみようと思います。
AI実装

CycleGANで浮世絵風の画像を生成してみる

CyclwGANはそれらしいデータを大量にあつめてクセを学習させることで画像変換できるようになるAIです。今回はCycleGANで浮世絵風の画像を生成してみます。「浮世絵の風景っぽい画像」と「風景画像」のデータセットを用意するだけでつくることができます。
AI実装

Pix2Pixでモザイクからアニメ顔を生成してみる

Pix2PixはGANを使ったアルゴリズムの一つで、ペアの画像を用意し入力画像の特徴量を基に、出力画像を生成する仕組みになっています。これを利用してモザイク状の画像を入力してアニメ顔を出力するモデルをつくってみます。
データサイエンス

製造業の技術系社会人がG検定取得までにやったこと

G検定はディープラーニングの基礎知識の有無を問われる検定ですが、 幅広い職種のビジネスパーソンを対象としており、非エンジニアや、文系の方でも十分合格を目指せる内容となっています。2021#2のG検定を受験し合格したので、勉強方法や感想をまとめます。
AI実装

【GAN】Pix2Pixを試してみる

GAN(GenerativeAdversarialNetwork)を使ったアルゴリズムの一つに「Pix2Pix」があります。Pix2PixはDCGANとは異なり画像から画像へ変換する仕組みになっており、学習時に入力と出力画像のペアが必要に...
AI実装

【AnimeGANv2】ブログ・SNS素材としてアニメ風の画像をAIでつくる

今回は写真や動画を宮崎駿監督や新海誠監督っぽいアニメ風に変換するAnimeGANv2を試していこうと思います。ブログやSNSに使えそうなアニメ風の背景をつくりたい!と思い、折角ですのでAIでつくろうと思いました。AnimeGANv2は名前の通りGANを利用したモデルです。
AI実装

【YOLOv5】トマトの物体検出器をつくってみた

物体検出アルゴリズムYOLOv5を使ってトマトの独自画像を学習していきます。トマトは赤くて目立つので物体検出は比較的容易と思います。よって目標は mAP0.5=0.9以上をとし、高精度モデルをつくるテクニックを紹介していきます。
AI実装

DCGANを試してみる【AI画廊】

DCGANのモデルを前の記事で実装してみました。面白かったのでいろいろな画像データセットでためしてみようと思います。今回はAIギャラリーとDCGANの特徴みたいなところを見ていこうと思います。 DCGANの実装については↓に詳細を併...
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