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Hobby Programmer. TF, PyTorch, RasPi, ROS, DL, TPU, EdgeAI, HCI. Intel Software Innovator. Bankr: 0x3eabba654efbaf5cce00f3f50cd102183b92eba3

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OpenCV 並みの速度でスマホのエッジ検出ができるようになったやでー。

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BiternionNet、１分で学習が終わってしまったんだが。

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ESP32上でほぼラグ無しで Face Detection が動いた。というか、普通に速くない？

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YOLOv9-Pose-DepthAnythingV2-Segmentation-Wholebody34-E できた。CUDAで Eサイズを味見したので遅い。

YOLOv9-Pose-DepthAnythingV2-Segmentation-Wholebody34-E できた。CUDAで Eサイズを味見したので遅い。

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高速といえば高速だけど、まぁこんなもんか。知ってた。
0:22
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高速といえば高速だけど、まぁこんなもんか。知ってた。

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652,484 次观看 • 20 天前

海外勢に大量に返信するのがめんどくさくなってきた。ずっとOSSで公開している動画を見てくれ。いちいち説明しない。これは３バージョン古いセグメンテーション無しのモデルだ。
1:03
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海外勢に大量に返信するのがめんどくさくなってきた。ずっとOSSで公開している動画を見てくれ。いちいち説明しない。これは３バージョン古いセグメンテーション無しのモデルだ。

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417,982 次观看 • 2 个月前

低性能モデルの組み合わせでサクッとスマホをみているかどうか判定するモデルができた。
0:33
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低性能モデルの組み合わせでサクッとスマホをみているかどうか判定するモデルができた。

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56,300 次观看 • 23 天前

ただ単純にスマートフォンを検出したい人は物体検出をしておけば良いと思う。普通に。僕は物体検出したくないだけ。
0:57
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ただ単純にスマートフォンを検出したい人は物体検出をしておけば良いと思う。普通に。僕は物体検出したくないだけ。

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46,536 次观看 • 22 天前

DEIMv2-Wholebody49 が完成した。パイプラインがバグったまま作った不完全なモデル。概ね 14ms で物体検出 + 骨格検出 + インスタンスセグメンテーションをリアルタイムに実行できた。モデルは推論１回で３タスク実行のユニファイドモデル。明日終日出張なので帰宅後にリリースするかもしれない。
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DEIMv2-Wholebody49 が完成した。パイプラインがバグったまま作った不完全なモデル。概ね 14ms で物体検出 + 骨格検出 + インスタンスセグメンテーションをリアルタイムに実行できた。モデルは推論１回で３タスク実行のユニファイドモデル。明日終日出張なので帰宅後にリリースするかもしれない。

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33,634 次观看 • 2 个月前

1993年の超低画質NHK動画ギャラリーのサンプルで Wholebody49 をテスト。加工や再配布が許可されている動画。ひどいアーティファクト、人間の動きが速い、大量の人物、動画の後半はあまりに暗すぎ。Simple Tracker の実装が超雑なのでマスクの配色が荒れるのは当然として無視する。
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1993年の超低画質NHK動画ギャラリーのサンプルで Wholebody49 をテスト。加工や再配布が許可されている動画。ひどいアーティファクト、人間の動きが速い、大量の人物、動画の後半はあまりに暗すぎ。Simple Tracker の実装が超雑なのでマスクの配色が荒れるのは当然として無視する。

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15,203 次观看 • 2 个月前

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