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ルールベース画像処理のススメ

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ルールベース画像処理のススメ

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ydf昨今はML系は評価されるがRule basedはダメ技術呼ばわり。ロバスト性含めた精度と運用コスト(適用データ変更、運用後のparam調整など)含めて適材適所で技術選択するべきなので、両方知っておくのは有意義。

2021/06/19リンク

その他

pechiyonカップ麺の蓋に穴が空いてないかとか、ペットボトルのお茶が規定量入ってるかみたいなのを生産のスピードに合わせて大量に高速に検査しなきゃいけない場合は、ほぼほぼこんな仕組みつかってやってるので意外と身近

2021/06/19リンク

その他

aceraceaeというかルールベースと学習のハイブリッドが効率的。音声合成なんかも予めアクセント辞書はもっていたほうがいいし日本語なら高低アクセントの位置移動の学習に時間を費やしたほうがいい。

アルゴリズム

2021/06/19リンク

その他

hot_icルールベースの方が速度も出しやすいし、因果が明白だから品質も保証しやすい。

2021/06/19リンク

その他

btoyFAの検査や製造ラインでの画像処理なら光学系も最適に近い条件で用意できるのでルールベースの方が効率がいい。適材適所。

2021/06/19リンク

その他

aike機械学習が主流になってルールベースという言葉がレトロニムっぽくなってる。ルールベースは、ぼくのかんがえたさいきょうのアルゴリズムみたいな感じで楽しいんだよね。

2021/06/19リンク

その他

sechs何万件と同じカメラで同じような物を撮ると規格外が時々出てきて2値化じゃ対応出来なくなる。生産だとロットごとに異なる。それを治めるようにコントラスト調整等の処理を組み合わせるがまた出てくる。調整終わらん

2021/06/19リンク

その他

otoan52閾値によるニ値化を機械学習の処理で置き換えたりとか。最後はルールベースと組み合わせるケースの方が多いんじゃないかと思う。

2021/06/19リンク

その他

slmこの人、頭良いな。

2021/06/20リンク

その他

knokこのルールを思いつくまでがなあ…あと対象が1枚絵ならいいけど被写体との距離が異なる画像群が対象になると単純な面積では厳しい

2021/06/19リンク

その他

tmatsuuわかりやすい。よい

2021/06/27リンク

その他

J138OpenCVでhaarして遊んでたの思い出した。画像処理楽しいよね。

2021/06/23リンク

その他

misshiki36ページのスライド資料。画像処理をディープラーニングをやる前に押さえておきたい基礎知識。

コンピュータビジョン

2021/06/21リンク

その他

peperon_brainMLに掛けるとしても、教師データ整備の前処理に使うこともあるのでやはり必要なスキル。

2021/06/21リンク

その他

ouest昔からある画像処理の方法も大切

2021/06/21リンク

その他

inajobわかりやすい！こう言う処理をGUIでできるソフトとかないのかな？JupyterNotebookとか？

2021/06/20リンク

その他

arakashルールベースの画像処理がどんなことしているのかわかりやすい

画像処理

2021/06/20リンク

その他

kkobayashiモルフォロジー変換

2021/06/20リンク

その他

slmこの人、頭良いな。

2021/06/20リンク

その他

clubman023なるほど

2021/06/19リンク

その他

2021/06/19リンク

その他

peketamin面白かったー！👏

2021/06/19リンク

その他

hot_icルールベースの方が速度も出しやすいし、因果が明白だから品質も保証しやすい。

2021/06/19リンク

その他

itochan良い。

2021/06/19リンク

その他

btoyFAの検査や製造ラインでの画像処理なら光学系も最適に近い条件で用意できるのでルールベースの方が効率がいい。適材適所。

2021/06/19リンク

その他

2021/06/19リンク

その他

keintCNN流行り始めていた頃に時勢に反するように画像特徴量に関する研究をしていたので、古典的な(ルールベースの)画像処理やコンピュータビジョンの方法はDNNよりも適切なケースがあるというのは知られてほしい

2021/06/19リンク

その他

yharaわかりやすい

2021/06/19リンク

その他

hitode909おもしろい

2021/06/19リンク

その他

2021/06/19リンク

その他

qpci32siekqdML試す前にルールベースのアルゴリズム試しておけって一覧や知見がまとまっていれば苦労しないのだけど。

2021/06/19リンク

その他

Com円の抽出はHough変換でいいと思うけどなぁ

2021/06/19リンク

その他

otoan52閾値によるニ値化を機械学習の処理で置き換えたりとか。最後はルールベースと組み合わせるケースの方が多いんじゃないかと思う。

2021/06/19リンク

その他

2021/06/19リンク

その他

アルゴリズム

2021/06/19リンク

その他

solidstatesocietyこういうネタ好き

2021/06/19リンク

その他

hylom最近はなんでも深層学習系のアルゴリズムで処理するのが流行ってるけど、限定された状況ならそうじゃない手段の方が低コストで実現できたりするんですよね

2021/06/19リンク

その他

tsubo1できた！が気持ちいい

2021/06/19リンク

その他

schoollifeメチャクチャな汎用性求めようとするときついけど、このくらいの単発案件であれこれやって一日くらいかけて出来たー！ってやるの楽しそう。

2021/06/19リンク

その他

Aobei面白い。

画像処理

2021/06/19リンク

その他

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データ分析LT会第二回で発表した際の資料です。 youtube: https://www.youtube.com/watch?v=jDZwX3jxhK4...データ分析LT会第二回で発表した際の資料です。 youtube: https://www.youtube.com/watch?v=jDZwX3jxhK4 conppass url: https://kaggle-friends.connpass.com/event/214854/ gi…