画像から画像に変換するタスクにおいて、教師あり教師なし共に統一的に扱えるシンプルなネットワークの提案。簡単に言うとpix2pixとCycleGANのような操作が同じネットワークとロス関数(Cycle-Consistency不要)で可能になるということ。しかも性能が高い。ECC…
PyTorch1.6、これが気になるNew profiling tools providing tensor-level memory consumption information;https://t.co/GcBzKyM03X— Teppei Kurita (@kuritateppei) 2020年7月31日 これ滅茶苦茶わかりやすいな。最近のイケてる（CIS, SPAD, Quanta）イメー…
torch.kthvalueはnumpyのpercentile的にTensor中の上位数%の値を抽出したい場合に使えて便利。https://t.co/w64lB920bU— Teppei Kurita (@kuritateppei) 2020年6月27日 放射束は単位時間あたりの特定領域を通過するフォトン数のことだが、基本的なシーンは光…
極端な低解像度の顔の画像と、音声を入力として、高精細な顔の画像を生成する。普通に学習させると、2つの入力信号のモダリティのギャップが大きく、音声情報が上手く使われない。そこで両者委の信号が共通の潜在表現にマッピングされるように個別のエンコー…
NN環境照明推定 Deep Outdoor Illumination Estimation (CVPR2017) Adobe 屋外 使用データセット：Sun360 Dataset 論文概要：https://github.com/tkuri/papers/issues/107 Learning to Predict Indoor Illumination from a Single Image (SIGGRAPH ASIA 2017…
最新版以外のライブラリ Package Version Latest Type ------------------------ ------------ ----------- ----- albumentations 0.1.12 0.4.5 sdist beautifulsoup4 4.6.3 4.9.1 wheel bokeh 1.4.0 2.0.2 sdist boto3 1.13.13 1.13.16 wheel botocore 1.16…
sRGB迷子になってたところに良い記事が。ガンマ補正のうんちく https://t.co/vbP66RoriC #Qiita— Teppei Kurita (@kuritateppei) 2020年6月1日 知らないことが多くて勉強になった。意外と奥が深い、HDFの世界（Python・h5py入門） https://t.co/yLaZKZ9Wla #…
画像から物体の反射率・形状・照明条件を推定する。教師ありでまず分解を学習しておいて、元画像に戻すように自己教師あり転移学習で再合成誤差を最小化する、転移学習中は元のラベルつきのデータをミニバッチの半分だけ混ぜることで解が単純化されるのを防…
なるほど。自分が買おうとしている色温度4000KのLEDが12Wで、5000KのLEDが15Wなので、これは明るさじゃなくてそのまま消費電力を表しているということで素直に解釈して良さそうということがわかりました。ありがとうございます！— Teppei Kurita (@kuritatep…
機械学習ベースのオートフォーカスの最新手法。スマホを同期させMVSで得られたDepthとフォーカルスタック49枚を対応させた大規模なデータセットを作ったのがキモ。MobileNetV2でスマホ上で32.5msで動作、単一画像入力、フォーカルスタック入力どちらでも動作…
Mitsuba2の微分可能レンダリングの原理・アプリケーションとサンプルコードを動かすまでを書きました。次は偏光レンダリングの話を書く予定です。最新物理ベースレンダラー Mitsuba2を触ってみる (3) 微分可能レンダリング編 https://t.co/T0mNsiIgR6— Teppe…
影画像と影なし画像のペアじゃないデータから学習し、影除去する初の試み。基本CycleGANなのだが、入力の影画像から影マスクの生成を学習し、そのマスクを利用し影なし画像から影画像を生成することでCycle-Consistencyを維持する。結構、汎用的な考え方なの…
母さん…僕サブピクセルのずれも許さずにはじめての鳥瞰図変換できたよ…。やはりこういう基本アルゴリズムをやるときは真値が得られるCGで練習するのが絶対正義ですね…。あとは補間とか面白い課題が残ってる、CNN使っても良いなー。 pic.twitter.com/M6H642ib…
Imecのイメージング技術についての資料。個人的には70ページくらいからのGlobal Shutterやハイフレ技術について、素人でもわかるように簡潔にサマリが述べられていて参考になった。https://t.co/NTDyyfCwBz— Teppei Kurita (@kuritateppei) 2020年2月25日 "C…
自転車を店前に置いてたら、鍵とブレーキがバッキバキに壊されていた。ここがLAだということを忘れていた。— Teppei Kurita (@kuritateppei) 2020年10月19日 等色関数、世界中の人間が使う色の基準が、被験者17人の平均値で決められたって今考えるとヤバすぎ…
英語について。少し更新した。これからの時代の英語との付き合いかたについて｜kurilab @kuritateppei #note https://t.co/4GFydufMI8— Teppei Kurita (@kuritateppei) 2020年12月10日 CV+偏光の論文についてまとめてる。最近流行っているがそもそも結構ニッ…
PyTorchの便利な学習済みモデルたち。https://t.co/GJ442pEvG7pip install pretrainedmodels#Qiitaに書くまでもないメモ— Teppei Kurita (@kuritateppei) 2020年1月31日 書きました。PyTorch1.4での新機能 Schedulerのchainingを試す https://t.co/5B57RZcDS…
読んだ論文：9本 技術記事引用：1本 Imecの新しいHyperspectralカメラはInGaAsでSWIRまでの波長をカバー。アプリケーションは水分、脂質、タンパク質含有量などの分析。２種類のデモザイクにより3x3と4x4の波長感度が異なる配列を生成、アプリケーションで使…
微分対象のパラメータをnn.Parameterで宣言するのを忘れて、見事にモデルに保存されていない#PyTorchあるある— Teppei Kurita (@kuritateppei) 2020年1月1日 たまにJupyter Notebookが、ずっとRunしているように見せて、実は何も受け付けてないゾンビ状態に…
読んだ論文：9本 今更ながらPyTorchの論文を読んだのでざっとまとめます。面白かった。数ツイートになるかな。https://t.co/K1HK7DSiaa#PyTorch論文— Teppei Kurita (@kuritateppei) 2019年12月16日 PyTorchはPythonicかつ命令型。最近のDNNライブラリはdefi…
「残差物理学」のメモ。物理学×深層学習。掴んで投げる、全自動学習型投擲ロボット https://t.co/h7LXHEmwPV— Teppei Kurita (@kuritateppei) 2019年11月30日 今まで雰囲気でオレオレNet最適化して「なんでこうしたの？」と言われて「だってResNetやUnetもご…
読んだ論文：4本 https://t.co/T3vObhPUGu最近は監視分野などでDNNで人混み画像から人数を推定することが多いが、DNNの弱みである敵対的攻撃を受けると深刻なセキュリティ問題を生じるので、逆にその攻撃を受けているかを検出してしまおうという話。画素単位…
論文まとめ 読んだ論文をGitHubのIssuesにまとめています Awesome Polarization Imaging Awesome Inverse Rendering SlideShare（一覧） BRDFモデルの変遷 Structured Light 技術俯瞰 Sparse Codingをなるべく数式を使わず理解する（PCAやICAとの関係） Qiit…
例えばこの図はサンプル数が4x4x4という等方BRDFとしては非常に疎なデータからレンダリングしたものですが、補間をすることでそれなりの材質に見えることがわかります、BRDFの補間は大切です。ちなみに赤っぽい金属です。#基本だけどあまり公知化されていな…
最終成果物 SlideShare：5枚 フリーの図：1枚 等方性BRDFを考えるときの座標系と光線について3次元的な図があると良いな、と思ったので描きました。ご自由にお使いください。（大分色に頼ってしまいました。ハーフベクトルを入れると更にビジーになるのでや…
