車輪の再開発シリーズ、、、👀
いや、ネット上にゴロゴロ落ちているのは分っているのですが、
使うたび微修正したり、変更がイマイチしにくかったりで、
何度も似たようなコード書いているので、いったん整理してGitHubに上げました🦔
PINTO_model_zoo：霧/雨/雪除去（253_TransWeather）Pythonデモ追加
マルチタスクな除去モデルです👀
ただ、天候系画像あるあるなのですが、データセットは捏造データ拡張系で
訓練されたモデルのため、現実の画像に適用するとイマイチだったり、、、🦔
TransWeather味見中👀
— 高橋 かずひと@マリオジェノサイダー🦔 (@KzhtTkhs) 2022年2月8日
雨は木とか建物の個所は除去されている。
雪は結構除去されている。
霧は正直良く分からん。ちょっと緑が強くなった気がする。 https://t.co/bXnEe7C83x pic.twitter.com/btoNsVv24d
デモコードは以下にコミットしています🦔
PINTO_model_zoo：昼夜変換（251_AU-GAN）Pythonデモ追加
AU-GANです。
オリジナルリポジトリだと訓練済みモデルは夜→昼変換のみ公開されている感じですかね👀
使いどころとか考えれば凄い性能を発揮しそう🦔
AU-GANお試し👀
— 高橋 かずひと@マリオジェノサイダー🦔 (@KzhtTkhs) 2022年2月6日
おー、確かに凄いのですが、、、
秋葉原にこんな世界樹みたいな巨木は無いと思うんですよ、、、👻 https://t.co/EYDl3aMF7d pic.twitter.com/MfINwtjejr
青空になっています。
— 高橋 かずひと@マリオジェノサイダー🦔 (@KzhtTkhs) 2022年2月6日
青空になってはいるんですが、、、
これはちょっと目的の用途には厳しいかなー、、、👻 https://t.co/5eH34lKXfj pic.twitter.com/imUUjjozoM
デモコードは以下にコミットしています👻
PINTO_model_zoo：霧除去 比較(209、215、223、224)
霧除去のこれまでの比較です。
この中ではAOD-Net圧勝👀
霧除去(DeHazing)のいくつかのモデルの比較👀
— 高橋 かずひと@マリオジェノサイダー🦔 (@KzhtTkhs) 2022年2月5日
これは速度、見た目、ライセンスどれを取ってもAOD-Netの圧勝かなー🤔
MSBDN-DFF：ライセンス不明
AOD-Net：MITライセンス
DA_dehazing：ライセンス不明
Y-net：ライセンス不明
※ONNX CPU推論(Core i7-8750H) pic.twitter.com/McZsOJ4Mdf
難しいやつ👀 https://t.co/zMdVXjU3VJ pic.twitter.com/VSdoqK4nKC
— 高橋 かずひと@マリオジェノサイダー🦔 (@KzhtTkhs) 2022年2月5日
PINTO_model_zoo：アニメ超解像（249_Real-CUGAN）Pythonデモ追加
Real-CUGAN味見中🦔
アニメ画像向けの超解像ですね。
Real-CUGAN味見中👀
— 高橋 かずひと@マリオジェノサイダー🦔 (@KzhtTkhs) 2022年2月5日
かなりソレっぽくなりますね。 https://t.co/SqCRZbU0wy pic.twitter.com/bv0AYoOSzT
ちなみに実写にやると塗りがアニメっぽくなります👀 https://t.co/4A7ZrR4N3q pic.twitter.com/dpc0kmj0ds
— 高橋 かずひと@マリオジェノサイダー🦔 (@KzhtTkhs) 2022年2月5日
デモコードは以下にコミットしています。
PINTO_model_zoo：暗所ノイズ除去（243_Zero-DCE-improved）Pythonデモ追加
Zero-DCE-improved味見中👀
性能は結構良いと思います。
ライセンスがAcademic use onlyじゃなければなー、、、🦔
Zero-DCE-improved味見中👀
— 高橋 かずひと@マリオジェノサイダー🦔 (@KzhtTkhs) 2022年1月27日
性能は良いと思うのですが、AGLLNetと甲乙つけがたい👀
速度はCPU推論(Core i7-8750H)だと320ms前後、GPU推論(GeForce GTX 1050 Ti)だと20ms前後です。 https://t.co/Xv6H9WQmrM pic.twitter.com/8871tLXswI
昼画像は、まあこんなもん👀 https://t.co/xT7KaHON4v pic.twitter.com/nedn45zVkL
— 高橋 かずひと@マリオジェノサイダー🦔 (@KzhtTkhs) 2022年1月27日
CPU推論はTFLiteが速いパターンで、model_float16_quant.tfliteを使用して70ms前後くらい👀 https://t.co/xT7KaHON4v pic.twitter.com/IeFsCQWc8k
— 高橋 かずひと@マリオジェノサイダー🦔 (@KzhtTkhs) 2022年1月27日
デモコードは以下にコミットしています。
landmarks_classifier_asia_V1お試し🦔
TensorFlow Hubからlandmarks_classifier_asia_V1です。
アジアの17,771以上のランドマークを認識するモデルです。
TensorFlow Hubのlandmarks_classifier_asia_v1を味見しています👀
— 高橋 かずひと@マリオジェノサイダー🦔 (@KzhtTkhs) 2022年1月24日
Kaminarimon Gate Senso-ji🦔 pic.twitter.com/Iz4TKbq3sz
ソースコードは以下にコミットしています。
