Jpegliは、画像のエンコードを改善し、高い下位互換性を保ちつつ強力な機能と高品質な圧縮設定によって、35％の圧縮率向上を実現している。 オリジナルのJPEG標準と、従来の8ビット形式に準拠した完全に相互運用可能なエンコーダとデコーダ、およびlibjpeg-turbo、MozJPEGとのAPI／ABI互換性の両方を提供し、画像を圧縮または展開すると、より正確で心理視覚的に効果的な計算が実行され、画像はより鮮明に見えるようになり、視認できるアーティファクトが少なくなる。 画質／圧縮密度比を高めつつ、libjpeg-turboやMozJPEGといった従来のアプローチに匹敵するコーディング速度を実現したため、コーディング速度のパフォーマンスやメモリ使用量を犠牲にすることなく、既存のワークフローへの容易な統合を可能にしている。 コンポーネントごとに10ビット以上でエンコードでき、10ビット以上の
Twitterのスクショ投稿が違法？ 判決で示された学びと悟り：小寺信良のIT大作戦（4/4 ページ） ここから学べることは何か 判決文からはこのもめごとの経緯までは分からないが、示されたやりとりの内容と判決結果を見ると、非常にモヤッとさせられる判決ではないだろうか。本来こうした案件の情報開示請求ならば名誉毀損でやりそうなものだが、著作権で争っているところがかなり変化球である。 著作権は非常に強い権利であり、加えて内容や出来の良し悪しといった対外的評価を伴わないため、人が自分で考えて形にしたもののほとんどが著作物と認められがちだ。したがって多くの争いで著作権を持ち出す例も多く、法廷で勝てる便利アイテムみたいな使われ方になっている点は、法体系全体のバランスを壊しかねないところである。 被告側が抗告しているのであればまだ確定していないが、この判決がネット利用のあり方に一石を投じることは間違い
Tech AI企業が開発した、着るだけでAIカメラをだませるカモフラージュ柄。監視社会が孕む “脆弱性” 警鐘へ カラフルでサイケデリックな柄のプリントが施されたTシャツ。実はこれは、AI監視カメラに「人として認識されにくくなる」カモフラージュアイテムです。 同アイテムは、株式会社Qosmoが慶應義塾大学SFC、Dentsu Lab Tokyoと共同で立ち上げた「UNLABELED」プロジェクトによるもの。AI領域でメディアアートや制作ツールを手がける同社は、その技術を応用してAIを“ハックする”カモフラージュ柄を生み出したのです。 今回は、カモフラージュ柄生成システムの開発に携わったエンジニアの中嶋亮介さんにお話を伺いました。 なぜ、AI企業がAIをだますカモフラージュ柄を開発したのでしょうかーー。 その背景には、AI監視カメラの社会実装に伴う「ラベリング」への危惧がありました。 AIで
0. 忙しい方へ 完全に畳み込みとさようならしてSoTA達成したよ Vision Transformerの重要なことは次の3つだよ 画像パッチを単語のように扱うよ アーキテクチャはTransformerのエンコーダー部分だよ 巨大なデータセットJFT-300Mで事前学習するよ SoTAを上回る性能を約$\frac{1}{15}$の計算コストで得られたよ 事前学習データセットとモデルをさらに大きくすることでまだまだ性能向上する余地があるよ 1. Vision Transformerの解説 Vision Transformer(=ViT)の重要な部分は次の3つです。 入力画像 アーキテクチャ 事前学習とファインチューニング それぞれについて見ていきましょう。 1.1 入力画像 まず入力画像についてです。ViTはTransformerをベースとしたモデル(というより一部を丸々使っている)ですが、
画像の加工を行っている時、「画像に映っている人物だけを抜き出して、背景を全て消し去った透過画像を簡単に作りたい」と思った経験がある人もいるはず。「remove.bg」はそんな人にピッタリな、AIを使ってわずか数秒で背景と人物を分離してくれる登録不要＆無料のウェブサービスです。 Remove Background from Image – remove.bg https://www.remove.bg/ 「remove.bg」を使うには公式ページへアクセスし、「Select a photo」をクリック。 すると、コンピューターのフォルダから写真を選択できるので、加工したい画像を選択して「開く」をクリック。 ほんの数秒間処理が行われ…… オリジナルの画像から人物だけを抜き出し、背景を除去した画像が表示されました。remove.bgでは学習済みのAIが人を「前面」として検出し、それ以外の要素が「
This document summarizes recent advances in single image super-resolution (SISR) using deep learning methods. It discusses early SISR networks like SRCNN, VDSR and ESPCN. SRResNet is presented as a baseline method, incorporating residual blocks and pixel shuffle upsampling. SRGAN and EDSR are also introduced, with EDSR achieving state-of-the-art PSNR results. The relationship between reconstructio
Google、スマートフォン含むWebブラウザでリアルタイムに人間の姿勢推定を可能にする機械学習モデルPoseNet：TensorFlow.jsバーション発表 2018-05-08 Googleは、Webブラウザでリアルタイムに人間の姿勢推定を可能にする機械学習モデル「PoseNet」TensorFlow.jsバーションを発表しました。 GitHub：tfjs-models/posenet at master · tensorflow/tfjs-models PoseNetは、映像中の人物から1つのポーズまたは複数のポーズを検出できる技術です。ToseorFlow.jsは、Webブラウザで実行できるオープンソースの機械学習ライブラリで、Googleがオープンソースとして公開している機械学習ライブラリ「TensorFlow」のJavaScript版です。 今回、その2つを組み合わせたTose
バカンは3月19日、トイレや授乳室の空き情報をIoT機器でリアルタイムに通知する実証実験を発表した。場所は東京・有楽町の「有楽町マルイ」で、実施期間は2018年3月23日から5月21日まで。 館内にある各トイレの個室に取り付けられたセンサーでトイレの空き情報を検知し、離れた場所のデジタルサイネージに表示するシステム。混雑の状態をAIが自動で感知し、混雑していない時間帯にはサイネージが広告配信に切り替わる仕組みになっている。 センサーの設置場所は女性トイレ（2～4F）、みんなのトイレ（4F、6F、8F）、授乳室（5F）。デジタルサイネージは2F女性トイレ内に置かれる。 関連記事 バルコニーからの不審者を電源不要で検知できるセキュリティシステム 実証実験を開始 Robot Homeと音力発電は、電源レスで実現可能な賃貸住宅向けのバルコニー監視システムの実証実験を開始する。 「この先注意！」 交
Let AI turn your boring snap into an inspirational '90s poster. Photo retouching and style matching (not to be confused with Prisma-like Instagram filters) is challenging work that requires a trained eye and hours of labor. At least, it was, until AI took that job, too. Researchers from Adobe and Cornell University have showed off an experimental app called "Deep Photo Style transfer" that can tra
This paper introduces a deep-learning approach to photographic style transfer that handles a large variety of image content while faithfully transferring the reference style. Our approach builds upon the recent work on painterly transfer that separates style from the content of an image by considering different layers of a neural network. However, as is, this approach is not suitable for photoreal
どうも、まさとらん（@0310lan）です。 今回は、最近よく話題になっている「AI（人工知能）」を活用し、写真を自動認識して何が写っているのかを教えてくれる機能を作ってみたいと思います！ 「なんだか難しそう…」と、思うかもしれませんが、ごく普通のJavaScriptだけで完結できてしまう優秀なWebサービスがあるので、そちらも合わせてご紹介していきます！ 【 Clarifai 】 ■「Clarifai」を使った画像認識とは？ まず最初に、「Clarifai」を使って画像認識を体験できる公式の「サンプルデモ」があるので、これを使いながらどのようなサービスなのかを見ていきましょう。 サイトにアクセスして、画面上部にある「Demo」をクリックします。 すると、「画像認識エディタ」が起動します！ この画面下部にある写真を選択するか、自分で用意した画像をアップロードすることで、「AI（人工知能）」
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