CycleGANに引き続きGAN手法のお勉強。Pix2Pixに引き続きGAN手法のお勉強。Pix2Pixからだいぶ時間が空いてしまったけど、次はCycleGANについて。CGANに引き続きGAN手法のお勉強。順番に記事を書いてきて、やっとPix2Pixまで来た。DCGANに引き続きGAN手法のお勉強。GAN)を勉強しよう。日本語で言うと「条件付き敵対的生成ネットワーク」といったところでしょうか。引き続きGAN(敵対的生成ネットワーク)手法のお勉強。GANの例としてはオリジナルのGANよりもDCGANの方がよく紹介されているイメージ。ML:クリエイターのための機械学習ツール表現のための機械学習(というかディープラーニング)がじわじわと来ている、と勝手に思っている。実際、グラフィックス系のカンファレンスでもディープラーニングのセッションが大盛況だし。Networks):敵対的生成ネットワークオイラはCG上がりの人間なので、ディープラーニングへの興味は画像認識のような識別系よりもっぱら生成系なのである。VisionC++OpenCVの超解像(SuperResolution)モジュールを試すいつか試してみようと思いつつ全然触ってなかったOpenCVの超解像(SuperResolution)モジュールを使ってみた。3.1だとサンプルコードが同梱されているのですぐに試せる。次へサイト内検索ProfileNegativeMind自称クリエイター・リサーチャー。大学・大学院での専門は3DCGのレンダリングアルゴリズム。Mayaを習得し映像制作もできるようになった。最近の技術的興味はPhotogrammetryやNeRFなどの3Dコンピュータビジョン、生成系AI。特撮・模型趣味ものんびりと。個人情報に関するお知らせ当サイトは利便性向上、適切な広告を表示するため、cookieを使用します。NGサイトの閲覧を続ける場合は、cookieの使用に同意したことになります。jetpackOnScrollStopped=jetpackWidgetsDelayedExec(250,JetpackLikesWidgetQueueHandler);JetpackLikesWidgetQueueHandler();window.addEventListener('scroll',jetpackOnScrollStopped,!0);。