AI実装

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。

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。

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。

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。

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...

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。

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。

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...

GANとは、本物と見分けがつかないような画像を生成したり、アニメ調の画像へ変換したり、白黒写真をカラーにしたり、画像関連の様々な面白いことができる技術です。2014年にイアン・グッドフェローらにより生み出されました。

U－NetはエンコーダにVGG、ResNetといった代表的なCNNモデルを使ったり、ファインチューニングすることが可能です。segmentation_modelsライブラリでその辺が簡単にできるので紹介していきます。