NEW GAME! というアニメはご存知でしょうか。女の子たちがワイワイとゲーム会社で働く日常を描いた作品で、非常に良い作品なのですが、一方でこんなキラキラした会社ねーよと言われた挙句、実はあそこにいるのは皆中年男性で、働きすぎて周りが皆美少女に見える幻覚が見えているのではないかという説まであったりします。ドワンゴのslackには、バーチャル彼女生成系チャンネル#kanojo_createや、美少女変身願望チャンネル#become_bishoujoというものが存在するので、現実を捻じ曲げてしまう異もあながちあり得ない話ではないのではないかとも思ってしまいます。 私もそんな一人であり、そんな美しい幻覚なら喜んで受け入れよう、ということで作ったのがこのリアルタイムNEW GAME!フィルタです 似顔絵データが存在しない = 転移学習 さて、ここでやりたいのは、実写画像を入力として、その実写画像
こんにちは。ぼへみあです。 先日はポケモンの個体値判別の記事を書いたらかつてないほどバズって驚きました。 今では、スクリーンショットを撮ったり、常駐してゲーム画面に被せるタイプの個体値チェッカーアプリがたくさん出てきてるので、分度器勢は消え去ったようです。 被せるタイプはとても便利で使っているのですが、基本的に入力は全て自分で行う必要があり、少し面倒です。 コンピュータビジョン研究者見習いとしては、全てローカルの画像認識で行わせたいところです。 そこで手始めに、ポケモンの種類を画像認識で判別するためにポケモンデータセットを作ったのですが、寄り道してポケモンから妖怪ができてしまったので、そのお話です。 ポケモンデータセットの作成 機械学習でクラス分類を行わせるのためには、そのドメインのデータセットが必要です。 以前、おそ松さんを見分けた時も6000枚弱のデータセットをスクリーンショットをたく
This post describes four projects that share a common theme of enhancing or using generative models, a branch of unsupervised learning techniques in machine learning. In addition to describing our work, this post will tell you a bit more about generative models: what they are, why they are important, and where they might be going. One of our core aspirations at OpenAI is to develop algorithms and
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