独自の画像（動画）を使ったインスタンスセグメンテーション（Instance Segmentation）に挑戦してみようと思います。YolactというYoloから派生したモデルを使って、独自のトマト画像を学習させAIをつくっていきます。

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！

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。