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.
Unreal Engine 入門: 別ページにまとめている.
リレーショナルデータベース(SQLite3, 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.
ディープラーニングによるデータの分類(Google Colab 上もしくはパソコン上)
データのバリエーション
上と同じ方法(ディープラーニングによるデータの分類)を,さまざまなデータで行う.
ディープラーニングでの TensorFlow データセットのパイプライン(Google Colab 上もしくはパソコン上)
目次ページ: 画像のセグメンテーション (image segmentation)
目次ページ: 物体認識
テキスト検知
TensorFlow 2 Object Detection API (オブジェクト検出 API)による一般物体検出
YOLOv4
目次ページ: 人体の姿勢推定
Dlib の機能全般
画像分類
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
DeepFace, VGG16 + Simase (2手法)による顔識別
顔のクラスタリング
表情判定
顔姿勢の推定,瞳孔の検出,眼球運動
肌色部分の抽出
Dlib の C++ ライブラリ
目次ページ: ナンバープレート認識
目次ページ: GAN の応用例
画像のノイズ除去
スタイル変換(元情報を保ちスタイルを変換)
顔の生成
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.
目次ページ:5.a. 人工知能応用実習(全8回)
事前準備:各自で Google アカウントを取得しておくこと
次の URL を使用
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https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning_with_hub
事前準備:各自で Google アカウントを取得しておくこと
次の URL を使用
実験2: https://colab.research.google.com/drive/13fXJ4f2dF-53YI_6i_rAJl17cuYuLE91#scrollTo=PAJ9H2QqRa
公開されている次のソフトウエアを使用(利用条件等は,利用者で確認すること)
事前準備:各自で Google アカウントを取得しておくこと
次の URL を使用
事前準備:各自で Google アカウントを取得しておくこと
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目次ページ:人工知能の基礎(探索,知識表現,プロダクションシステム,Prolog,自然言語処理,ニューラルネットワーク)(全12回)
YouTube 動画: https://youtu.be/O2Q2ym3hU54
Slide Share: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/aa1pptx
トピックス:人工知能でできること,人工知能の種類,データサイエンスでできること,人工知能の現状,人工知能による社会の変化
YouTube 動画: https://youtu.be/bJjGqTGXUZI
Slide Share: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/aa2-ai
トピックス: 表計算ソフトウエア Excel,散布図(Excel を使用),合計、平均(Excel を使用),分布、密度(Excel を使用),人工知能による分類,特徴抽出,人工知能による生成
YouTube 動画: https://youtu.be/JfsXT9ZQefA
Slide Share: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/aa3pptx
トピックス:政府統計データ,クロス集計表(Excel を使用),相関(Excel を使用),平均,誤差,オープンデータ,
YouTube 動画: https://youtu.be/pBJy3TjSxh8
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/di1-251681090
YouTube 動画: https://youtu.be/jlcAgLir1Vg
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/di2-251682267
YouTube 動画: https://youtu.be/T8MPgNv1E5Y
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/google-colaboratory-google
目次ページ:人工知能を演習と実践で学ぶ(4回)
「パソコン実習」の資料: 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]
「パソコン実習」の資料: 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]
目次ページ: OpenCV の機能とプログラム例(OpenCV 4.5 対応)(Python を使用)
画像(Python を使用)
ビデオ(Python を使用)
ステレオマッチング,顔検出,グラフィックス,イメージスティッチング,マウスイベント,線分検知(Python を使用)
目次ページ: OpenCV などコンピュータビジョンの話題
・行列操作 (C言語版)
・画像 (C言語版)
・ビデオ (C言語版)
種々のコンピュータビジョンソフトウエア
キーワード:superpixel, SLIC, felzenszwalb, quickshift, watershed, scikit-image, Python
キーワード: pyimreg, SIFT, RANSAC, 画像の位置合わせ (image registration), Python
目次ページ: 画像の補正ツール
目次ページ: 画像処理ツール(医用画像のセグメンテーション,レジストレーション ImageJ, MRIcro, FreeSurfer など)
キーワード: speech, 音声合成, espeak, Windows インストール
キーワード: speech, 音声合成, マイクロソフトスピーチプラットフォーム, Python
キーワード: 音声認識, Google API, Python, SpeechRecognition
キーワード: MeshLab, Wavefront OBJ 形式ファイル, メッシュ,ワイヤフレーム表示,フラット表示,スムージング表示
キーワード: MeshLab, 3次元点群データ, 3次元点群データをメッシュデータに変換
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
キーワード: 地図タイル,標高タイル,国土地理院タイル地図,国土地理院標高タイル,高さマップ(Height map),ダウンロード
GeoTIFF ファイルの処理
GeoTIFF 情報の取得, 投影座標系への投影, GeoTIFF ファイルの拡大, GeoTIFF から png へ変換,png から GeoTIFF へ変換, EPSG コードを用いた座標系の変換
GeoTIFF, Python で GeoTIFF ファイルの読み込み,Python で GeoTIFF ファイルからの緯度経度の取得,osr, gdal
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
キーワード: Python, png
キーワード: Cesium, 3次元地図, JavaScript, 航空写真の表示, 地図の表示
キーワード: Cesium, 3次元地図, JavaScript, 3次元データの取り込み, Cesium のデモサイト
キーワード: Cesium, 3次元地図, JavaScript, 地形(起伏)の表示,光や波の表現
キーワード: Cesium, 3次元地図, JavaScript, WebVR, Firefox
キーワード: Cesium, Python
キーワード: 地理院地図3D, STL ファイル, ダウンロード
A-Frame
Blender のインストール
Blender 2.9 の設定,画面構成,基本操作
項目: メニュー等の日本語化, 標準アドオンのインストール, オブジェクトサイズの単位の設定, キーボードにテンキーがないときの設定, 視野の回転に関する設定
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
目次ページ:Blender の機能の説明,実演など
【Blender 2.8 演習】
【3次元コンピュータグラフィックス Blender 実演】
目次ページ:ゲームエンジン
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)
学習済みモデル(AlexNet, GoogLeNet, LeNet, UNET)を,DIGITS Model ストアからダウンロードできるとされる.
目次ページ:PyTorch の応用例
ユースケース: PyTorch の動作確認を行いたい.CNN (PyTorch を使用)について練習したい
ユースケース: 深層強化学習 CartPole-v0 を動かしてみたい
https://github.com/handong1587/handong1587.github.io/blob/master/_posts/deep_learning/2015-10-09-dl-resources.md
https://github.com/GunhoChoi/FusionNet-PyTorch
http://www.stat.ucla.edu/~xianjie.chen/pascal_part_dataset/pascal_part.html
文字列を扱う CNN
目次ページ:
書きかけ
クリッカブル地図(マーカーなどが付いた地図)
キーワード: Flicker, 地図, 写真, Exif, 緯度経度,
キーワード: OpenStreetMap, Python, leaflet.js, folium, タイル地図, マーカー
キーワード:Flicker,クリッカブル地図,マーカー,uMap, OpenStreetMap地図の指定範囲の抽出,uMapを用いたクリッカブル地図システム,写真付き吹き出し表示
GoogleStreetView へのリンク
SpatiaLite 活用
キーワード: SpatiaLite, SQLite3, ESRI Shape ファイル, Geofabrik
OpenStreetMap 活用
キーワード: OpenStreetMap, IDエディタ, ポイント, ライン, エリア, タグ,OpenStreetMapのアカウント登録
OpenStreetMap 活用
mapbox は,地図サービス・ソフトウエア開発キット,OpenStreetMap のデータから作られたタイルマップ,自前のタイルマップをサーバにアップロードできるサービス
キーワード: OpenStreetMap, Overpass API, Python, overpass, geopandas, GeoJSON, 地図データダウンロード, ポイント, ライン, エリア, タグ
キーワード: OpenStreetMap, Python, overpy, 地図データダウンロード, ポイント, ライン, エリア, タグ
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エア】
【osmar】
【Spatialite のインストールと使用法】
【地図データの入手】
※ オープンデータは別のページで,紹介している.
URL: https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn, https://www.slideshare.net/takashiabe338/fast-rcnnfaster-rcnn
画像アノテーションのソフト
https://mega.nz/#F!7RowVLCL!q3cEVRK9jyOSB9el3SssIA
SSD Keras の学習済みデータ
目次ページ: Oculus を使ってみる
【画像と3次元グラフィックス】
【その他のソフトウエア】
【その他】
・H2O.ai の紹介
image classification, object detection