$k$は定数で、だいたい0.04~0.06くらいです。Rの値によって以下のように分類できます。 Rが大きい: corner Rが小さい: flat R < 0: edge 図にすると、以下のようになります。 CSE/EE486 Computer Vision I, Lecture 06, Corner Detection, p22 これで手早くcornerを検出できるようになりました。ここで、corner検出についてまとめておきます。 cornerは複数のedgeが集まる箇所と定義できる 変化量をまとめた行列の固有ベクトルからedgeの向き、固有値の大きさから変化量の大きさ(edgeらしさ)がわかる 2つの固有値の値を基に、edge、corner、flatを判定できる 固有値の計算は手間であるため、判定式を利用し計算を簡略化する なお、Harrisはedgeの向きである固有ベクトルを考慮す
Open Peeps by Pablo Stanley. Free for commercial and personal use under CC0 License. Mix & Match.The library works like building blocks made of vector arms, legs, and emotions. You can mix these elements to create different Peeps. Combine clothing and hairstyles to add flair. Change emotion with different facial expressions. Set the scene with different poses—including standing and sittingDownload
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です（デジモンは知らなくてOK） ３月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい
はじめに Docker イメージサイズは小さければ小さいほど、Push と Pull の高速化につながり嬉しいです。 docker historyによってイメージレイヤーごとのサイズは分かりますが、どのレイヤーのどのファイルのサイズが大きいかは分かりません。 $ docker history maven:3-amazoncorretto-11 IMAGE CREATED CREATED BY SIZE COMMENT eb8a5bbcd061 12 days ago /bin/sh -c #(nop) CMD ["mvn"] 0B <missing> 12 days ago /bin/sh -c #(nop) ENTRYPOINT ["/usr/local/b… 0B <missing> 12 days ago /bin/sh -c #(nop) COPY file:2bbb488dd73
アメリカ3大美術館にも数えられているシカゴ美術館は、一度は足を運んでみたいシカゴの人気スポットです。そんなシカゴ美術館の公式ウェブサイトが最近リニューアルし、話題を呼んでいます。 このリニューアルに合わせ、シカゴ美術館内に展示されている、美術の教科書で見たことのあるような世界の名画52,000枚を、高画質で無料ダウンロードできるサービスが開始されたので、今回はご紹介します。どれも、クレジット表記なしで自由に利用できます。 世界の名画52,000枚を高画質で無料ダウンロードできるシカゴ美術館 シカゴ美術館（英: The Art Institute of Chicago）は、ニューヨークのメトロポリタン美術館、ボストンのボストン美術館と並んで、アメリカの3大美術館にも数えられ、モネやルノワールなど印象派コレクションは、フランス国外では最大規模と言われています。 今回のウェブサイトのリニューアル
PostgreSQLをKubernetes上で活用するためのOperator紹介！（Cloud Native Database Meetup #3 発表資料）
NVIDIA、教師なし学習と生成モデルを組み合わせて画像から画像へ変換する手法を論文発表。晴れを雨のシーンに、冬を夏のシーンに変換など 2017-12-06 NVIDIAの研究者らは、教師なし学習と生成モデルを組み合わせて画像から画像へ変換する手法を論文にて発表しました。 Unsupervised Image-to-Image Translation Networks 本稿は、インプットした画像を、異なるドメインに対応する画像に変換し出力する手法を提案します。例えば、冬のシーンを入力し同じ場所の夏のシーンを出力したり、晴れのシーンを入力し同じ場所の雨のシーンを出力したり、などが可能になります。 （左図が入力で右図が出力。上段：冬の道路画像から夏の道路画像へ変換。下段：晴れの道路画像から雨の道路画像へ変換。） これらは、晴れの道路と雨の道路を学習し変換を可能にしているのですが、両者がペア（同
Example results on several image restoration problems. We use deep neural networks, but we never train/pretrain them using datasets. We use them as a structured image prior. Deep convolutional networks have become a popular tool for image generation and restoration. Generally, their excellent performance is imputed to their ability to learn realistic image priors from a large number of example ima
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Torch implementation for learning an image-to-image translation (i.e. pix2pix) without input-output pairs, for example: New: Please check out contrastive-unpaired-translation (CUT), our new unpaired image-to-image translation model that enables fast and memory-efficient training. Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks Jun-Yan Zhu*, Taesung Park*, Phillip Is
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