深層学習

CNNを用いた超解像を試しました

この記事は 『CRESCO Advent Calendar 2018』21日目の記事です。

はじめまして。ディープラーニングに取り組んでいるシニア㊥です。本日は、CNNを用いた超解像について、触れてみたいと思います。

CNNの超解像て何?

4K、8K対応のテレビ放送が12月から開始されました。ラグビー・ワールドカップや東京オリンピックを超高画質な映像でテレビ観戦できると良いですね。

さて、画像処理では超解像と呼ばれる分野があります。画像を拡大する際、ボケやジャギーといった画像の劣化が生じてしまうことがありませんか。これは、元の画像に含まれる画素を利用した補完アルゴリズを使っているからです。そこで、補完ではなく元の画像に含まれない高周波成分を推定することで解像度を向上させる手法が生まれました。これを超解像と呼びます。

そのようななか、2014年にC.Dong氏(※1)らは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた超解像を発表しました。Super-Resolution Convolution Neural Network(SRCNN)は、入力と出力の画像再現性をend-to-endで機械学習させるものです。これを機に、CNNを使った様々な超解像のモデルが発表されています。
※1:Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks

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めざせ!『人工知能』エンジニア

こんにちは。先端技術事業部の高津です。

この記事は 『CRESCO Advent Calendar 2018』 4日目の記事です。
最近はAdvent Calendarでしか皆さんとお会いしないのがちょっと寂しいですね。
自分のせいなんですが 笑

さて、昨今巷で話題の人工知能ですが、クレスコでもサービスAIの代表ともいえるWatsonからPythonによるモデル構築まで幅広く人工知能に対応できる体制を築いています。
これまでにもいろいろなコンテンツを利用して育成を進めてきましたが、私を含めてエンジニアの皆さんが「人工知能」エンジニアになるため、最初の学習のために役立ちそうな情報を共有してみたいと思います。

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Meetup event in Sapporoを開催しました

2018年7月末に株式会社調和技研と共同でMeetup event in Sapporoを開催しました!

今回のテーマは「北海道の未来とAI」という大きなテーマで、北海道大学の山下 倫央准教授、札幌国際大学の田邊 龍彦教授を交えて総勢7名のスピーカーに話していただきました。
会場はミライストというとてもおしゃれなカフェで、その半分のスペースを貸し切りにして実施しました。
MIRAI.ST cafe & kitchen

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SENSY育成日記1 洋服大好きSEが人工知能を育ててみる

技術研究所のりまてぃです。

最近話題の”機械学習””Deep Learning”ですが、「実際にサービスに組み込まれるとどんな感じかな?」ということで、リリースされているサービスを使ってみました。この記事では、ファッション人工知能アプリのSENSYを”エンジニア”(以下エ)と”洋服大好き女子”(以下女)という2つの立場から考察してみようと思います。

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