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1.イメージセグメンテーションについて セグメンテーションは画像認識技術の一つで、画像をいくつかのオブジェクトに分割するタスクです。深層学習前の画像セグメンテーションの目的をSeparate image into coherent objects, Identify similar image regionsといえます。 [Read More]

Prompt: An expressive oil painting of a girl standing in front of a Ger on grassland [Read More]

1.Image pyramidとは Image pyramidは基本的に、pyramidの形のような解像度が異なる一連の画像を言います。元画像をダウンサンプリングすると、低解像度の画像が生成されます（アップサンプリングで、高解像度の画像が生成されます）。何回繰り返したら、解像度が異なる一セットの画像が得られます。ダウンサンプリングする方法には、Gaussian kernelという画像フィルタリング方法と、Bilinear-InterprolationというInterprolation方法などあります（アップサンプリングならLaplacian kernelでできます）。こうやって得られた一連の画像は、トップの低解像度からボトムの高解像度まで積み重ねられ、pyramidの形に似るので、Image pyramidと呼ばれます。 [Read More]

A Streamlit demo for PGV prediction Created a demo for PGV prediction. PGV means peak ground velocity and it is an earthquake intensity. PGV is widely used in both deterministic and probabilistic seismic hazard analyses. [Read More]

0.Meanshiftによるclustering 先に、Sklearn.cluster.MeanShiftを利用して、あるデータをクラスタリングしてみます。データ生成するにはSklearnのdatasets.make_blobsを使用しました。生成されるサンプル数を2000にして、 クラス数を４、サンプルごとの特徴数を２、cluster_stdをそれぞれ0.5, 1.0, 1.5, 2.0にしました。 [Read More]