【Raspberry Pi】Raspberry Pi Zero WにOpenCVの環境を構築する - ソースに絡まるエスカルゴ
rikoubou.hatenablog.com 以前の記事でTinkerBoardにOpenCV環境を構築してみました。 最後のところで「Debian系なのでRaspberry Piでもいけるはず」と書いていたので、今回Raspberry Pi Zero WにOpenCV環境の構築をやってみました。 結論から言うとほぼ同じ手順でOpenCVの環境は構築できました。ただやらなくて良いところや、ものすごく時間がかかるところなどがあるので別記事としてまとめた次第です。 では始めます。 ０：Raspberry Pi Zero Wの準備 以下の記事でRaspberry Piの最低限のセットアップの方法を書いているのでこちらに沿ってRaspberry Pi Zero Wの最低限のセットアップを行います。 【Raspberry Pi】Raspberry Piの最低限のセットアップ方法 - ソースに絡まる
OpenMVS：Multi-View Stereoによる3次元復元ライブラリ
複数枚の2D画像から、カメラの3D姿勢情報と被写体の疎(sparse)な3D点群を推定するのがStructure from Motionという手法。そこで求めたカメラの姿勢、点群の情報を使ってさらに密(dense)な点群を求めるのがMulti-View Stereoという手法。 Structure from Motionのライブラリは結構色々あるみたいなんだけど、そこから密な点群を求めるMulti-View Stereoのライブラリはあんまり見かけないんだよね。(PMVSというツールは有名ですが) このOpenMVS(Multi-View Stereo)は、名前の通り、密な点群を復元するMulti-View Stereoのアルゴリズムを実装したライブラリ。OpemMVS自体はAGPLライセンスだけど、依存しているサードパーティのライブラリが細々と沢山あり、それぞれのライセンスに従うのでこち
私の研究開発ツール（第46回） - Bundler: Structure from Motion for Unordered Image Collections
Instruction of "Bundler" 満上育久（大阪大学 産業科学研究所） このページは，映像情報メディア学会誌「私の研究開発ツール（第46回）Bundler: Structure from Motion for Unordered Image Collections」の補足ページとして作成しました． CONTACT Bundlerとは Structure from Motion（以下SFM）とは，あるシーンをカメラの視点を変えながら撮影した複数枚の画像からそのシーンの3次元形状とカメラの位置を同時に復元する手法である（図1）．この技術は，得られるシーンの3次元形状に着目すればコンピュータビジョンにおける形状復元問題の1解法であり，一方カメラの位置推定に着目すればロボットビジョンにおける自己位置推定手法と捉えることもできる．このように，SFMは応用範囲の広い基本的かつ重要な技術
各機械学習ライブラリの比較をまとめる - Qiita
この部分は需要が高いと思ったので、以下の自分の投稿から抜粋。 TensorFlowのチュートリアルを通して、人工知能の原理について学習する http://qiita.com/jintaka1989/items/3b70b5c5541620536fa2 以下のことについて知りたい人向けの記事。 ・各機械学習ライブラリの比較 ちなみに私はTensorFlowしか触っていないので、 この記事はブログなどを探索して、それをまとめたものである。 追記：実際にライブラリをいろいろ使ってみた人の感想はこちら https://speakerdeck.com/contaconta/deep-learningraiburari-se-tukatutemitagan-xiang-matome ■他の機械学習ライブラリとの比較 他の機械学習ライブラリと比較するとなると、そのための開発環境を整えなければならない。よ
Deep Learning ライブラリ&フレームワークをリストアップしてみた ～インストール・環境構築方法 と 使い方 解説ウェブサイトまとめ - Qiita
git clone https://github.com/deeplearning4j/nd4j.git cd nd4j mvn clean install -DskipTests -Dmaven.javadoc.skip=true （ クイック・スタート） OpenGroove 「deeplearning4j (DL4j)について書く」 deeplearning4jとは。以下ミニノート。 スタートアップのSkymind社による、Java deep-learningライブラリ。 Skymind社が商用サポートするが、オープンソースプロジェクトでもある。※ RedHat/Linux的な関係 out-of-the-boxでスタート可能、かつ一般的なCUPで動作する。 研究用ではなく、一般的なビジネス使用を視野に入れている。 neural networksに特化したDSL。 Scala, Clo
機械学習の現場で重宝する多機能WebエディタJupyter Notebookの基本的な使い方
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回となる前回の「Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選」では、ライブラリ／ツール群の概要を説明しました。今回は、その中でもJupyter Notebookの基本操作と設定について説明します。なお、本稿では、Pythonのバージョンは3.x系であるとします。 Jupyter Notebook
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Deeplearning 4 j のクイックスタートガイド - Deeplearning4j: Open-source, Distributed Deep Learning for the JVM