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​『ディープラーニングを用いて、水中画像からノイズ除去』
https://qiita.com/LILEIlileilei/items/c1a2b31529e84a0f682f by @lileilileilei @​Qiita

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ディープラーニングを用いて、水中画像からノイズ除去 - Qiita

# 背景 CycleGANとpix2pixはあるスタイルの画像から他のスタイルに変更できます、この性質基つく、ノイズ除去できます。 # 区別 CycleGANは非ペア、pix2pixはペアのデータセットが必要。 # データセット !...

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​『水中画像をディープラーニングで自動生成する』
https://qiita.com/LILEIlileilei/items/e1f2830ccbf883153823 by @lileilileilei @​Qiita

#deeplearning_qiita #dcgan_qiita #水中画像_qiita

水中画像をディープラーニングで自動生成する - Qiita

# 背景 dcganで動物や人物の画像を生成する例が多く、他の例が少ないので、dcganで水中画像を生成してみました。 # 原理 DCGANはCNNとGANを結合するものである。これは、畳み込みネットワークを生成モデルに導入して無監督...

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​『水中画像のペアデータセットの作成』
https://qiita.com/LILEIlileilei/items/5d753567b5a071726d9c by @lileilileilei @​Qiita

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水中画像のペアデータセットの作成 - Qiita

# 背景 深層学習を用いた水中画像からの浮遊物除去する研究しています、pix2pixHDでやみたいです、ペアデータセットは必要ですから、自分で作成しました。 # 原理 空の画像に対し、さまざまな形状とサイズの125個の白色パターンをラ...