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セグメンテーションについて

セグメンテーションについて

セグメンテーション：画像を分割する機械学習のタスクセグメンテーションは、画像をいくつかのオブジェクトに分割する機械学習のタスクです。この分野には主に3つのタイプがあります。

1. セマンティックセグメンテーション

目的: 画像中の全ての画素にクラスラベルを予測する。

特徴: 各画素がどのオブジェクトに属するかを識別します。

2. インスタンスセグメンテーション

目的: 画像中の全ての物体

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With Yoe

With Yoe

Object Detection & Classification using Yolo v8 in WSL

Object Detection & Classification using Yolo v8 in WSL

To show a live webcam and detect the object in the camera from WSL is a challenging task, here is how I solve the problem.

Follow these is the steps:

Step 1: Install USBIPD-WIN
Install usbipd servic

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t endoh

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コンピューターによる写真内物体検出の進化: R-CNNからMask R-CNNへ

コンピューターによる写真内物体検出の進化: R-CNNからMask R-CNNへ

物体検出の
R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD、Mask R-CNNは、
コンピューターが写真の中の物を見つけるための技術です。
これらは、写真から物を識別し、位置を特定するのに役立ちます。

まず初めに単語の概要を一覧で表現してみます

R-CNN：写真の特定の部分を切り取り、それが何であるかをコンピューターに教える方法です。

Fast R-CNN：R

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gcem156

gcem156

学習不要のUNet改変法まとめ

　最近になって、UNetの構造をいじって生成速度をあげたり、品質を高める方法が色々提案されたのでまとめてみます。

UNetについて　過去に記事をあげてたと思います。UNetはIN層・MID層・OUT層に分かれます。downとかupとか呼ばれることもありますが、今回はIN/MID/OUTで統一します。IN層では入力がどんどん縮小されていって、OUT層では元のサイズに戻っていきます。UNetは一直線

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めぐチャンネル

めぐチャンネル

リアルタイム背景削除とAPI

リアルタイム背景削除とAPI

アニメ画像専用のリアルタイム背景削除です。API化していますが、クライアント側は専用関数を使うほうが良いかもです。
以下のAnime Segmentationをベースにしています。

3種類を作成していますが、今回は３）を公開します。
１）APIではなく直接関数を呼ぶ
２）TCP/IPプロトコル
３）FastAPIによる通信

サーバ側

起動するとモデルのロードとイニシャライズが行われ、エンドポ

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