@KzhtTkhs
名古屋で組込みエンジニア(C/C++)をしていました。 画像処理(C++/Python)、Web(Azure/AWS/SFDC)やIoTの仕事も。 兼、雑用。 MLやKaggle勉強中(🥉×2)。AI(をクローンして使うだけのディープでポン)人材です。 質問やお仕事でご相談があればDMまで。
@ImLone2
@jorgeaotaola
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@xiaodaichen_awa
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@sarasyabatarie
2020年4月、無償かつ即日利用可能なリモートデスクトップ環境が公開され話題を呼びました。 現在16万人を越えるユーザーを擁する「シン・テレワークシステム」です。 今回登場いただくのは、そのシン・テレワークシステムの開発者として知られる登大遊さん。 登さんは、多忙な業務の傍ら次世代の人材育成にも関心を寄せ、安易な解決策に走るITエンジニアの未来に警鐘を鳴らしています。 「万人受けするアウトプ...
IPA産業サイバーセキュリティセンター サイバー技術研究室の登大遊室長は分散型クラウドコンピューティング時代の到来を予測し、分散型クラウド基盤ソフトウェアを作れるクラウド人材の育成を説く。
インターネット各地に散逸する「パターン認識と機械学習」の解説資料を集約するリポジトリ. Contribute to tsg-ut/awesome-prml-ja development by creating an account on GitHub.
MediaPipeで姿勢推定を行い、Tokyo2020オリンピック風のピクトグラムを表示するデモ. Contribute to Kazuhito00/Tokyo2020-Pictogram-using-MediaPipe development by creating an account on GitHub.
NTTを退職して、アップルやグーグルなどに転職する人が多いことについて、NTTの島田社長は「よくGAFA予備校と言ってる方もいるが、別に行けばいいと思う。それで帰ってくればいい」などと述べました。日本電信電話…
処理の検証や比較検討での用途を想定したノードエディターベースの画像処理アプリ(A node editor-based image processing application intended for use in processing verification and comparison studies) - Kazuhito00/Image-Processing-Node-Editor
YOLOXをGoogle Colaboratory上で訓練しONNX、TensorFlow-Lite形式のファイルをエクスポートするサンプル(This is a sample to train YOLOX on Google Colaboratory and export a file in ONNX format) - Kazuhito00/YOLOX-Colaboratory-Train...
この記事はOpenCV Advent Calendar 2020の12日目の記事です。他の記事は目次にまとめられています。対象者以下みたいな作業依頼を受けることのある人。つまり、デザインに…
MediaPipe(Python版)を用いて手の姿勢推定を行い、検出したキーポイントを用いて、簡易なMLPでハンドサインとフィンガージェスチャーを認識するサンプルプログラムです。(Estimate hand pose using MediaPipe(Python version). This is a sample program that recognizes hand signs and...
Tensorflow2 Object Detection APIで作成したFinger Frame検出用のモデルです(This is a model for FingerFrame detection created by Tensorflow2 Object Detection API.) - Kazuhito00/FingerFrameDetection-TF2
JINS MEME(2021年モデル)のJINS MEME LoggerをPythonのWebSocketサーバーで受信するサンプル - Kazuhito00/JINS-MEME-Python-WebSocketServer-Sample
このレシピは、単眼デプス推定モデルのMiDaSv2.1の推論結果に対し、シンプルなキャリブレーションを行い、距離を測定するレシピです。※単眼デプス推定は単眼深度推定や単眼距離推定などと呼ばれることもあります以下の内容を含みます。1.T...
「M-LSD」を試してみました。 1. M-LSD 「M-LSD」(Mobile LSD)は、リソースに制約のある環境でのリアルタイムで軽量な線分検出の深層学習モデルです。非常に効率的な「LSD」アーキテクチャと、「SoL補強」や「幾何学的学習スキーム」などの新しい学習スキームを組み合わせています。このモデルは、GPUやCPU、さらにはモバイルデバイス上でリアルタイムに実行することができます。...