高橋かずひとのプログラミング、その他、備忘録。

日々調べてたことや、作ってみたものをメモしているブログ。 お決まりの断り文句ですが、このブログに書かれている内容は個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません。チラ裏。

2021-01-01から1年間の記事一覧

2021年振り返り

はじめに 12/28(火)に仕事納めしました。 あとは、だらだらとLT資料作ったり、プログラム作ったり、とあるスタートアップのお手伝いしたり、Axross寄稿原稿書いたりするだけの予定なので、 2021年の振り返りをしたいと思います。 思ったより作りたいものある…

2021年振り返り その3:Twitter

振返りその3はTwitterです。 と言っても、特に「フォロワーXXXX人!」とか、そーいう目的のアカウントじゃないので、ワードクラウドとか眺めてみるだけです ちなみに、フォロワー数は昨年末から比較すると約1,200人増えてます。 これは純粋に向けられた銃口…

2021年振り返り その2:Kindle

からあげさんの「Kindleの蔵書情報をKindleアプリのXMLをパースして可視化する方法」です。 前回は昨年の12月30日にやっていますね。 Amazon Product Advertising API(商品情報API)追加版ノートブック からあげさんの公開ノートブックをベースに、Amazonの…

2021年振り返り その1:GitHub

9月1日にもやりましたが、年末と言うことでGitHubリポジトリの振り返りです。 せっかくなので9月1日からの変化も記載します 4ヶ月弱くらい経過してますかねー。 WORKS.md 今まで作成したリポジトリで対外的に公開しているものは、 以下のWORKS.mdに整理して…

PINTO_model_zoo:暗所ノイズ除去 比較(176, 200, 205, 207, 213, 216, 217, 218)

暗闇動物園比較その②です。 特に前回から所感は変わらず 明るいところのRUASはダメですねー、、、 暗闇動物園比較 Ver2AGLLNetきれいTBEFNはやい※ONNX CPU推論(Core i7-8750H) pic.twitter.com/6fB4tq0Qwc — 高橋 かずひと@飼育員見習い (@KzhtTkhs) 2021年1…

PINTO_model_zoo:暗所ノイズ除去(218_DSLR)Pythonデモ追加

DSLR味見中です 公式リポジトリに貼ってあるイメージ見ると性能よさそうなのですが、 夜の道路に向いてないのかしら、、、? DSLR味見中想像より全然早い(ONNX CPU推論(Core i7-8750H)で90~100ms)のですが、想像より見た目の性能がふるわない https://t.co/…

PINTO_model_zoo:暗所ノイズ除去(217_RUAS)Pythonデモ追加

RUASを味見中です。 良くも悪くもめっちゃ明るい RUAS(lol)を味見中めっちゃめちゃ明るい。ライトが明るすぎる後処理は間違ってないよなーたぶん。。。いちおう見直しますけども。、、ちなみに、ONNX CPU推論(Core i7-8750H)で、推論時間で50~60msくらいで…

PINTO_model_zoo:暗所ノイズ除去(216_Zero-DCE-TF)Pythonデモ追加

Zero-DCE-TF味見中 早くなった版を追記しました。 Zero-DCE-TF味見中見た目はそこそこだと思うのですが、後処理が独特で若干重い、、、ONNX CPU推論(Core i7-8750H)で、推論時間は40~50msなのですが、後処理が70~80msかかる後処理高速化の余地はあると思う…

PINTO_model_zoo:霧除去(215_AOD-Net)Pythonデモ追加

結構推論速度が速い霧除去モデルです AOD-Net味見中ONNX CPU推論(Core i7-8750H)で12fpsくらいかしら以前試したMSBDN-DFFはCPU推論で3fps弱だったので大分早い。見た目はそんなに違いない気がします https://t.co/Vbbq8rBNby pic.twitter.com/dnpT2E3iIa — …

PINTO_model_zoo:暗所ノイズ除去 比較(176, 200, 205, 207, 213)

暗所ノイズ除去 の これまでの比較です 暗闇動物園のこれまでのあらすじ。AGLLNetきれいTBEFNはやい※ONNX CPU推論(Core i7-8750H) pic.twitter.com/qFQtOMrEb3 — 高橋 かずひと@飼育員見習い (@KzhtTkhs) 2021年12月25日 明るい動画ですMBLLENは色味の強調が…

PINTO_model_zoo:暗所ノイズ除去(213_TBEFN)Pythonデモ追加

TBEFN味見中。 早いし結構綺麗ですね TBEFN味見中おー、早い早いCPU推論(Core i7-8750H)で約20fpsです。 https://t.co/FVw7OkN1lH pic.twitter.com/WsiYDg3hhi — 高橋 かずひと@飼育員見習い (@KzhtTkhs) 2021年12月25日 明るい動画は、やはり以前試したMBLL…

PINTO_model_zoo:超解像(212_GFN)Pythonデモ追加

GFN味見中。 ブラー除去と超解像の2種類の出力が出るモデルです。 ただ、正直どっちもイマイチな性能かも、、、 GFN味見中、、、超解像の性能は確かに今まで試したもの中だと、中の中くらいかしら https://t.co/hQjesZ33o7 pic.twitter.com/8SRjxTxvNX — 高…

Zenn投稿:【覚書】SageMakerトレーニングジョブで推論回す本

「Qiita AWS Advent Calendar 2021」の14日目の記事です。 AWS SageMakerのトレーニングジョブで推論をぶん回す手順の覚書です Zenn Bookは初めて書きました。 チャプター分けて書きたい場合は良いフォーマットですね。 ZennとかQiitaとかの通常の投稿で書こ…

PINTO_model_zoo:霧除去(209_MSBDN-DFF)Pythonデモ追加

霧除去モデルです👀 DeHazingのちょうど良い動画が中々見つかりませんが、、、結構除去できてるぽい👀? https://t.co/7V4CbKSfqP pic.twitter.com/aZn1fdCG7W — 高橋 かずひと@飼育員見習い🦔 (@KzhtTkhs) 2021年12月20日 デモコードは以下にコミットしています。

PINTO_model_zoo:雨除去(208_SAPNet)Pythonデモ追加

雨除去です☔ ボチボチ除去出来ている気がしますね。 SAPNetに追いついた👻これは結構雨やんでるんじゃないかしら👀? https://t.co/6JBbCWC0F0 pic.twitter.com/dPjWB0x8EP — 高橋 かずひと@飼育員見習い🦔 (@KzhtTkhs) 2021年12月19日 デモコードは以下にコミット…

PINTO_model_zoo:暗所ノイズ除去(207_GLADNet)Pythonデモ追加

最近ちょっと思うところがあって、ちょいちょい試している暗所ノイズ除去です。 GLADNetは結構古いモデル(3年前?)なのに、最近試したモデルの中では、かなり見栄えが良い気がしますね (明るい画像は流石に、この前のMBLLENに分がありますが、、、 GLADNet…

PINTO_model_zoo:人物セグメンテーション(206_Matting)Pythonデモ追加

PaddlePaddle系の人物セグメンテーションですね。 206_Matting味見バックボーンはHRNetを使ってみていますが、この速度(CPU推論)で、ここまで手が綺麗に取れるモデルは少ないんじゃないかしら https://t.co/9VHwXlgB0b pic.twitter.com/CRvF99g8iW — 高橋 か…

Qiita投稿:アドベントカレンダー15日目、16日目

OpenCVのアドベントカレンダー15日目🦔 OpenCVのimread()でURL指定で読みこみたいと言うお話です。 OpenCVのアドベントカレンダー16日目🦔 OpenCVのdnnモジュールでのONNX推論が若干遅いと言うお話です。

PINTO_model_zoo:汎用画像復元(204_HINet)Pythonデモ追加

HINetの味見をしています。 画像復元系のタスクで学習データセットによって、DeBlurやDeNoise、DeRain等に対応できるモデルなようです ブラー除去(GoPro向け)は流石に良い性能ですね。 204_HINetのGoProのDeBlurをサンプル画像でお試しさすがにサンプル画像…

PINTO_model_zoo:暗所ノイズ除去(205_MBLLEN)Pythonデモ追加

MBLLENの味見をしています。 正直、暗闇での精度は他のLLIE系のモデルと比べて凄い凄くないは分りにくいですね BGRとRGB間違えました、、、こっちが正しいはず https://t.co/t67h72mv0Z pic.twitter.com/nc0dO9eamy — 高橋 かずひと@孫請級プログラマー (@Kz…

PINTO_model_zoo:セマンティックセグメンテーション(201_CityscapesSOTA)Pythonデモ追加

PaddleSeg CityscapesSOTAを試しています。 以下は180x320の小さいサイズ版なのですが、精度の良さがうかがえます 201_CityscapesSOTAのONNXの味見遅くなったさすがに精度良いですね、、、何か後処理が若干独特な気がしますが、こんなもんかしら? pic.twitt…

MediaPipe 0.8.9でHandsのワールド座標が取れるようになりました🦔

MediaPipe 0.8.9来てました。 修正はザッと以下ですね MediaPipe Androidソリューション ・Hands、Face Detection、Face MeshのAndroidソリューションが、GoogleのMavenリポジトリで利用できるようになりました。MediaPipe Hands ・MediaPipeHandsモデルが更…

PINTO_model_zoo:暗所ノイズ除去(200_AGLLNet)Pythonデモ追加

AGLLNetを試してみています 200_AGLLNet味見中ConvTransposeがCPUフォールバックしてしまって若干遅い、、、暗闇下での補正は流石の性能 pic.twitter.com/hOddstkfbo — 高橋 かずひと@孫請級プログラマー (@KzhtTkhs) 2021年12月7日 以前試したStableLLVEで…

NSFW判定お試し中👀

NSFW(Not Safe For Work:職場での閲覧注意)画像の判定を試しています ※画像はdevzwy/open_nsfw_androidより引用 オリジナルリポジトリは以下です。 いつものごとくONNXに変換して推論を試すサンプルを用意しています。 Colaboratoryのみで完結するよう作…

PINTO_model_zoo:人領域検出(196_human_segmentation_pphumanseg)Pythonデモ追加

PPHumanSegです あ、記憶違いだったかもCPU推論でも速度早くて、精度そこそこだこれがmodel_float32.onnxのほうです。i7-8750H@2.20GHzで17~20msぐらい? pic.twitter.com/OaVmA1c2X3 — 高橋 かずひと@孫請級プログラマー (@KzhtTkhs) 2021年12月5日 上がOp…

Anti-Spoof(なりすまし検出)お試し👀

なりすまし検出を試しています モデルは 以下の動画は比較的うまく行ってますが、カメラの角度とか色々な挙動に敏感で、 普通の顔でも結構Spoof判定されます、、、 急に気になったので、なりすまし検出をお試しここで言うなりすましって、スマホ画像とか印刷…

LearningToCountEverythingお試し中👀

Object Counting系のLearningToCountEverythingを試しています。 バウンディングボックスを指定し、任意の物体の数をカウントできます。 相性の良い検出対象でも5~10%はズレてくるので、大量の物体をザックリ数えるような用途じゃないとダメですね 目視でカ…

PINTO_model_zoo:線検出(108_HAWP)Pythonデモ追加

HAWPお試し中👀 M-LSDのほうが早くて精度もぼちぼちで使い勝手良さそうかしら、、、🦔 デモコードは以下にコミットしてます。 github.com

U-2-Netお試し中 & PINTO_model_zoo:Salient Object Detection(061_U-2-Net)Pythonデモ追加

BASNetに引き続き、U-2-NetでSalient Object Detection(SOD)を試しています U-2-Netは元々SODをターゲットとしたモデルだったのですが、セマンティックセグメンテーションやエッジ検出にも転用出来ることが分かっているモデルです。 BASNetとU-2-NetのSalie…

PINTO_model_zoo:顔検出(129_SCRFD)Pythonデモ追加

PINTO Model ZooのIssueを見ると何故か要望が多いSCRFDです 確かに速度と精度は良いですね。 YuNetみたいに速度に極振りみたいなモデルではなくバランスよく高クオリティな感じ 129_SCRFD味見中たしかに速度が速い割には、かなり検出が安定しているかも pic.…