SoraLab / ソララボ

Torchのfast-neural-styleで高速に画風変換してみた

2016/10/16 Torch

Real-Time Style TransferのTorchによる実装「fast-neural-style」で、画像の高速スタイル変換を試してみました。

画像にキャプションを付ける「Show and Tell」のTensorFlow実装がオープンソースになったということなので試してみましたが、見事に玉砕しました。

2016/10/2 DIGITS

Ubuntu 14.04にインストールしたNVIDIA DIGITS 4で、2クラス（CarとPedestrian）の物体検出（object detection）モデルを作成してみました。

2016/9/26 Caffe

Faster R-CNNのCaffeとPythonによる実装「py-faster-rcnn」で、物体検出モデルを作成してみました。

2016/9/19 Chainer

ビデオを名画風に変換するといえばartistic-videosが有名ですが、やはり処理時間が気になります。この記事では、chainer-fast-neuralstyleでビデオの高速画風変換を行ってみました。

2016/9/11 Caffe

Faster R-CNNのCaffeとPythonによる実装「py-faster-rcnn」で、物体検出デモを試してみました。

2016/9/4 Torch

ビデオを名画風に変換するartistic-videosを試してみました。前回の記事で環境構築したartistic-videos（とTorch（torch7-nv））を使用します。

2016/9/3 Torch

ビデオを名画風に変換するartistic-videosを試すために環境を構築してみました。artistic-videosは、論文"Artistic style transfer for videos"のTorch実装です。

2016/8/28 MXNet

MXNetのDeep3Dで二次元画像を三次元画像に変換してみました。前回の記事でインストールした、Deep3Dに対応させたMXNetを使用します。

2016/8/27 MXNet

MXNet 0.5.0をアンインストールして、Deep3Dに対応させたMXNet 0.7.0をUbuntu 14.04にインストールしてみました。なお、MXNetは、DMLCが開発しているDeep Learningフレームワークです。