機械学習
DRBL味見中 若干ライトがきついかなー。。。 231_DRBL 味見中若干、ライトがきついかなONNX CPU推論(Core i7-8750H)で、推論時間で150～180msくらいでした。 https://t.co/7f2MZzT9f9 pic.twitter.com/YsBoTqHczF — 高橋 かずひと@マリオジェノサイダー (@Kz…
からあげさんがマリオAIチャレンジと言う企画をGitHubで開催しています これはColaboratory上で強化学習を用いてマリオをクリアしようという企画で、僕も途中から参加しています 報酬関数の設計とかハイパーパラメータの調整だけでも中々難しくてステージに…
雪除去のモデルです。 大きな雪は綺麗に除去できて、吹雪みたいに真っ白い感じだと流石に苦しいって感じです。 それでも視認性は向上しますが FlexDelegate有効化で動きましたノートPCのCPU推論だと実行時間やばいですが、、、 pic.twitter.com/6tol1iXDGG —…
激速のセマンティックセグメンテーション Fast-SCNN味見中です 768x1344のサイズでONNX CPU推論をお試しこのサイズでCPU推論で200ms前後は確かに早い。そして確かに精度はボチボチボチボチ https://t.co/VgDxZILjYw pic.twitter.com/LpA2IgYykU — 高橋 かず…
霧除去モデルです。結構重めのやつ。 Colaboratory上で試したサンプルの供養です。 NTIRE-2021-Dehazing-Two-branch を Google Colaboratory上で推論したサンプルの供養ですたしかに凄い性能だとは思うのですが、捏造ぽいところも結構目立つ気がする、、、そ…
いや、ドイツの交通標識データセットなんですけどね、、、 以下は日本の動画なので、クラスIDは当然全然違いますが、検出自体はボチボチしている 結構古めのモデルですが、GTSDB(German Traffic Sign Detection Benchmark)を使った検出モデルがあったので試…
画風変換と言うかベースはCycleGAN使っているので、 ある意味もろ画風変換な霧除去ですね DA_dahazing味見中、、、うーん？霧除去と言うより画風変換ぽい気もする。https://t.co/MSDeNarNfy pic.twitter.com/JL6F2QSTwy — 高橋 かずひと@マリオジェノサイダ…
CPUはそうでもないですが、GPU推論速度が速い霧除去モデルです Y-NET味見中モデルの構造のせいなのかCPU推論は遅い(350ms前後)のに、GPU(GeForce GTX 1050 Ti)だと(15ms前後)の速さになる除去性能は特筆すべき感じは無し？https://t.co/V6gieuNup9 pic.twitt…
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…
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/…
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…
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…
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 — …
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…
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…
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…
「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…
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。
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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（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…
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…
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…
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…
