マウスクリックからの座標取得 次回の予定 マウスクリックからの座標取得 前回でチェスボードの認識と座標情報の取得ができましたので、次はマウスによる物体の頂点のマーキングと抽出です。 以下に、頂点を7点マーキングして各頂点の座標を出力するプログラ…

前回作成したプログラムの課題 課題の解決策 抽出器の改良 おわりに 前回作成したプログラムの課題 [前回の記事(https://www.itd-blog.jp/entry/5W1H-AI-2)の実行結果3では、2つの誤検知が発生していました。 一つ目は固有名詞である"北多摩病院"を一語とし…

実装にあたっての戦略 実践 今回から、チェスボードを基準とした簡易体積算出アルゴリズムを実装していきます。 実装にあたっての戦略 前回は幾何学的算出の実現可能性について検討しました。 実装にあたり、流れを整理しましょう。 まず、チェスボードの印…

新しい手法 実行結果1 実行結果2 実行結果3 おわりに 新しい手法 前回のCBSPを参考に、5W1Wを抽出する方法を考えました。 ステップ1 テキストをMeCabを用いて形態素解析 ステップ2 固有名詞を抜き出し、特徴的なパターン(oo病院、xx時など)と一部一致したら…

幾何学的算出の実現可能性 前回の結果と考察 3次元把握の方法 今後の方針 前回の記事では相対的算出をテストしました。 結果として算出精度が低かったため、今回はチェスボードを基準とした簡易体積算出アルゴリズムの実現可能性を検討します。 幾何学的算出…

そもそも、5W1Hとは？ 目標と方針 従来の手法 表層格指向パーシングCBSP(Case-Based Shallow Parsing)[2] 精度 形態素解析ソフト(MeCab)のセットアップ おわりに 参考文献 そもそも、5W1Hとは？ Wikipedia[1]によると、下記のように説明されています。 5W1H…

簡易体積算出アルゴリズム作成の方針決め テスト このシリーズでは、簡易的に体積を算出するアルゴリズムを作成していきます。 第1回となる今回は、アルゴリズム作成の方針を決定したいと思います。 簡易体積算出アルゴリズム作成の方針決め このシリーズを…

はじめに リファレンス一覧 プログラム解説1 コメントアウトについて [必要なライブラリをインポート]import xx as xx というおまじないについて [超簡単な正弦波を作る]変数の定義について [超簡単な正弦波を作る]ライブラリの関数について [グラフに表示①]…

SQLiteについて 筆者の環境 ライブラリの導入 Railsプロジェクトの作成 MySQLの設定 Railsアプリを起動して動作確認 SQLiteについて Ruby on Railsでは、アプリケーションの作成時にデータベースとしてSQLiteがインストールされます。 SQLiteは軽量で、デー…

Hamlについて サンプルアプリの作成 Gemを導入 ERBをHamlに変換 ERBとHamlの比較 おわりに Hamlについて RailsでViewの記述はERB（Embedded Ruby）テンプレートが標準となっており、HTMLのページ内でRubyのコードを実行できます。散らかりがちなERBをよりす…

Power Apps とは？ 画面の説明 実際にアプリを作成してみよう 体調管理アプリを作成してみよう 新規にアプリを作成する ヘッダーを作成する 設問を作成する 回答ボタンを作成する データソースを作成する データを登録する 結果画面を作成する 戻るボタンを…

発祥 Pythonでできること バージョン 動作環境 参考文献 発祥 Pythonを作ったのは、オランダ人のプログラマ、Guido van Rossum氏です。 名前の由来はイギリス人のコメディグループ「モンティ・パイソン」から取って名付けられました。 Pythonは万人のための…

1. 必要なもの 1. DTOの作成について 1.1. DTOの新規作成 1.2 DTOの項目追加 2. Repositoryの作成について 2.1. Repositoryインターフェースの新規作成 2.2. Repository.xmlの新規作成 2.3. MyBatis設定 変更 2.4. 検索処理の作成 2.5. 登録処理の作成 2.6. …

クリアデスクAIの試作 データ準備 1. 撮影 2. 動画の形式変換 3. アノテーション 学習 1.YOLOv3をクローン 2.YOLOv3の学習済みウエイトの用意 3.データの変換 4.学習の実行 テスト 今回のまとめ 参考文献 この記事は クリアデスク 第二回 になります。 今回…

はじめに リファレンス一覧 音声データについて 録音･編集ソフト 手順1 音声の録音 手順2 録音音声の切り出し 手順3 録音音声の編集 手順4 編集した音声をwaveに出力する 音声データの性質を調べる(おまけ) デジタル音声についての説明 サンプリング Python…

背景 クリアデスク 本シリーズでやること 参考文献 この記事は、クリアデスクチェックAIの開発の第1回目の記事になります。 背景 現代では、個人のデータが収集され利用される時代になっていることは明らかです。また、データの本来の持ち主である一般の人の…

1.WSLの有効化 WSL(Windows Subsystem for Linux) 2) Ubuntuをインストール フォルダ構成 最近社給PCが故障したため交換をしましたが、クラウド化が進みファイルバックアップの手間が減りとても楽な時代になりました。 とはいえ、インストールしていたミドル…

MySQLの設定 マイグレーション マイグレーションの手順 マイグレーションファイルの生成 作成ファイルの確認 マイグレーション処理 テーブルの生成処理 フィールドの型について テーブルの削除処理 マイグレーションの実行 今回はデータベースの利用方法につ…

環境構築はややこしい？ 環境構築って何？ 環境構築ってどんな作業なの？ Python ライブラリ 統合開発環境(IDE) 統合開発環境の何が良いの？ 統合開発環境の悪い点は？ 仮想環境 結局、仮想環境(マシン)って何なの？ 結局、何が良いの？ まとめ ※Pythonでの…

1. ニューラルネットワークについて 1.1 MLP(多層パーセプトロン)構造 1.2 MLPの学習方法 1.3 ニューラルネットワークを用いた音声認識 再帰型ニューラルネットワーク(Recurrent neural network; RNN) 時間遅れニューラルネットワーク(Time-delay neural net…

0. はじめに 記事の読み方 付録について 実行環境 1. Pythonでスペクトル解析 1.1 フーリエ変換とは?(おさらい) 1.2. 簡単な例でフーリエ変換を試す フーリエ変換の変数「np.fft.fft(numpy), scipy.fftpack.fft(scipy)」 【設計】正弦波のフーリエ変換プログ…

TX2化 まとめ 参考文献 TX2化 今までの開発は、高スペックのPC上でのシステムを開発をしていました。しかし、安全装置として完成させるためにはエッジAIボードを用いて小型化が必要です。 今回の開発では、エッジAIボードとして、写真のNvidia Jetson TX2を…

露出補正 距離測定 リレー出力 今回はカメラ、出力の調整をしていきます。 露出補正 前回も説明したように、白黒画像から人認識を行う際には光の明暗の影響が非常に大きく、誤認識に繋がります。そのため露出補正をして明るさの調整をしなければなりません。…

1. Mybatisで拡張可能なクラス 図1-1 Mybatis内の処理順序と拡張可能クラスの実行タイミング 2. 使用例 実装例 1. Mybatisで拡張可能なクラス Mybatisでは、いくつかのタイミングで処理をインターセプトすることができます。 Executor (update, query, flush…

開発環境 概要 難易度 Xcodeとは? 地図アプリを作ろう！ 1. 新しいプロジェクトを作成 1-1. Xcodeを開き【Create a new Xcode project】をクリックする。 1-2. Single View Appを選択後、【Next】をクリック。 1-3. Teamの【Add account...】をクリックする…

1. 必要なもの 2. 入力画面の作成 1. 必要なもの ・HTML ・JavaScript 2. 入力画面の作成 制御フラグにチェックが付いていない場合、活性状態。 2.制御フラグにチェックが付いた場合、非活性状態に変更することができる。 3.以下のようなHTMLを作成。 <form id="detailForm" method="post"> <div class="bd-example"> <div class="form-group"> <label class="small">テ</label></div></div></form>…

はじめに Pythonで開発するにあたって Python開発環境の準備 開発環境を起動 動作確認 参考文献 はじめに 本セクションではPythonとはどういった言語か？と思われている方や、 名前は聞くけど、どうプログラミングするのか、開発環境はどのように準備するの…

はじめに 手順 1.Notebookの作成 2.ADLS Gen 2 アカウント用の既定のサービス プリンシパル資格情報を設定 3.Azure Data Lake Storage Gen2 アカウントにサンプル データを取り込む 4.Azure Data Lake Storage Gen2 アカウントからデータを抽出する 5.Azure …

概要 今回のゴール 環境 手順 プロジェクトを作成する アプリケーションを実行する MVCモデルを理解する ブラウザに「HelloWorld!」を表示する Controllerファイルを作成する Viewファイルを作成する 動作確認 終わりに 概要 ※こちらの記事はSpring Boot でW…

今回の内容 Metric Learning(距離学習)を知る 基本的な概念 距離の測り方 特徴量と埋め込み空間（Embedding Space） 距離 (Metric)によるクラスタリング 距離（閾値）を決定する 距離学習（Metric Learning） まとめ 参考 今回の内容 Toriplet Lossに関して…