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人工知能,実世界DB(目次ページ)

人工知能を動かす,3次元コンピュータグラフィックス,3次元地図,ゲームエンジンについての記事など

このページは目次ページである.

サイト内の関連ページ

Google Colaboratory,Windows,Ubuntu が便利である. これらの利用法やセットアップについては,サイト内の別ページで説明している.

Google Colaboratory の使い方

Google Colaboratory は,オンラインの Python の開発環境.使い方などは, 別ページで説明している.

サイト内の主な Windows 関連ページ

サイト内の主な Ubuntu 関連ページ

項目目次

用語集(データ処理,データベース,ディープラーニング分野)

  1. 人工知能の実行(Google Colaboratory を使用)
    1. 画像のセグメンテーション (image segmentation)
    2. テキスト検知,物体認識
    3. 人体の姿勢推定
    4. 顔情報処理(顔検出,顔識別,表情判定,顔のクラスタリングや類似度や分類,瞳孔の検出)
    5. ナンバープレート認識
    6. GAN の応用例
    7. 画像復元(image restoration),超解像(super resolution)
    8. Open 3D
  2. 人工知能関連
    1. Unity ML-Agents(全2回)
  3. コンピュータビジョンおよび関連
    1. scikit-image のスーパーピクセルを行ってみる
    2. vishwa91/pyimreg を使ってみる
    3. 画像の補正ツール
  4. 3次元地図,3次元データ
    1. 3次元点群データ,MeshLab
    2. 3次元地図の作成
    3. 3次元地図システム
    4. Web での3次元表示と AR システム(A-Frame を使用)
  5. 3次元コンピュータグラフィックス,ゲームエンジン
    1. Open 3D Engine のインストール(Windows 上)
    2. 3次元グラフィックスのツール(モデラーとレンダラー)

    Unreal Engine 入門: 別ページにまとめている.

  6. ディープラーニング基盤技術
    1. 説明資料
    2. Keras の体験,応用例
    3. PyTorch の応用例
    4. Convolutional Neural Networks の利用
    5. 強化学習,OpenAI Gym
  7. その他
    1. Web ブラウザで動くインタラクティブ,ダイナミックな地図を作る
    2. 地図情報システムとデータベース
    3. オープンデータの活用
    4. 日本語処理,言語処理
    5. VR デバイス(仮想現実デバイス)
    6. 3次元スキャン装置 vivid
    7. その他

リレーショナルデータベース(SQLite 3, PostgreSQL, MySQL, Access,Firebird,Java DB など)について: 別ページにまとめている

データ処理は,別のページで,紹介している.

Python による Web アプリの見本(Dash, Flash を使用)は, 別ページにまとめている.

詳細目次

用語集(データ処理,データベース,ディープラーニング分野)

1. 人工知能応用,コンピュータビジョン応用

1-a. 人工知能に関係するオンラインのデモサイト等

スタイル変換(元情報を保ちスタイルを変換)

人物写真、人物動画からの人物動画の合成

1-d 画像のセグメンテーション (image segmentation)

目次ページ: 画像のセグメンテーション (image segmentation)

1-e. 顔情報処理(顔検出,顔識別,表情判定,顔のクラスタリングや類似度や分類,瞳孔の検出)

Dlib の機能全般

顔検出

顔のアラインメント,顔の増量,顔のランドマーク検出,顔のコード化

顔識別

顔姿勢の推定,瞳孔の検出,眼球運動

1-f. ナンバープレート認識

目次ページ: ナンバープレート認識

1-g. GAN の応用例

目次ページ: GAN の応用例

画像のノイズ除去


顔画像と顔ビデオからの顔ビデオの生成

顔の生成

1-h. 画像復元(image restoration),超解像(super resolution)

目次ページ: 画像復元(image restoration),超解像(super resolution)

画像処理等による画像の補正は,別ページにまとめている.

2. 人工知能関連

2.1 Unity ML-Agents(全2回)

目次ページ:Unity ML-Agents(全2回)

参考資料:

Windows で Unity ML-Agents + Python 環境を作る(Chocolatey, Anaconda を利用)(Chocolatey, Anaconda を利用)[Web ページ]

2.2 人工知能のクラウドサービス

3. コンピュータビジョンおよび関連

3.1 画像のセグメンテーション(Image Segmentation)

3.2 画像のマッチング,レジストレーション(Image Matching, Image Registration)

4. 3次元地図,3次元データ

4.1 3次元点群データ,MeshLab

4.2 3次元地図の作成

Blender と3次元地図

GeoTIFF 形式ファイルなどの高さマップ (height map) をポリゴン化

GeoTIFF ファイルの処理

高さマップデータのダウンロード,GeoTIFF への変換

高さマップデータのインポート

4.3 3次元地図システム

5. 3次元コンピュータグラフィックス,ゲームエンジン

Blender 2.9 の設定,画面構成,基本操作

Blender

インポート,エクスポート

スクリプト

マテリアル,Physically Based Rendering

Blender と MakeHuman との連携による人体アニメーション

Blender のアニメーション表現

5.1 Blender の機能の説明,実演など

目次ページ:Blender の機能の説明,実演など

【Blender 2.8 演習】

5.2 3次元グラフィックスのツール(モデラーとレンダラー)

目次ページ: 3次元グラフィックスのツール(モデラーとレンダラー)

6. ディープラーニング基盤技術

6.1 説明資料

6.2 Keras の体験,応用例

目次ページ Keras の体験,応用例

6.3 PyTorch の応用例

目次ページ:PyTorch の応用例

ディープラーニング・モデル類

CNN, RNN, GAN, LSTM

https://github.com/handong1587/handong1587.github.io/blob/master/_posts/deep_learning/2015-10-09-dl-resources.md

8-f. Convolutional Neural Networks の利用

文字列を扱う CNN

8-g. 強化学習,OpenAI Gym

目次ページ:

  • 強化学習,OpenAI Gym

    Classification に関する記事

    https://github.com/harvitronix/five-video-classification-methods

    複数のモデルの並立,アンサンブル

    書きかけ

    7. その他

    7.1 Web ブラウザで動くインタラクティブ,ダイナミックな地図を作る

    クリッカブル地図(マーカーなどが付いた地図)

    GoogleStreetView へのリンク

    SpatiaLite 活用

    OpenStreetMap 活用

    OpenStreetMap 活用

    7.2 地図情報システムとデータベース

    目次ページ: 地図情報システムとデータベース

    【OpenStreetMap, ESRI Shape に関係するソフトウェア】

    【osmar】

    【Spatialite のインストールと使用法】

    【地図データの入手】

    7.3 オープンデータの活用

    ※ オープンデータは別のページで,紹介している.

    7.4 日本語処理,言語処理

    ディープニューラルネットワーク

    Mecab,日本語の分かち書き,形態素解析,TF/IDF

    Bag of Words,TF/IDF,Latent Semantic Indexing,Latent Dirichlet Allocation,類似検索

    7.5 VR デバイス(仮想現実デバイス)

    目次ページ: Oculus を使ってみる

    7.6 3次元スキャン装置 vivid

    7.7 その他

    【画像のコマンド操作】

    【その他】

    書きかけ

    ・H2O.ai の紹介

    https://www.h2o.ai/download/

    image classification, object detection