ABEJA Platformを利用してモデル学習(Abeja Platform試用報告 第2弾)

本記事では、機械学習向けPaaSの一つである「ABEJA Platform」を使って、 データセットの作成から学習、そして、学習済みモデルのWebサービス化までを 通してみました。 本記事はABEJA Platformの試用レポートです。

DeeperCut: A Deeper, Stronger, and Faster Multi-Person Pose Estimation Model 〜ArtTrackに向けて vol.2〜

本記事は,ArtTrackの解説に向けて,先行研究を順に解説していく記事の第2弾となります.前回の記事を踏まえての内容も多いので,この記事から読んでみようと考えている方にも読めるように,前回の記事のおさらいを前半で述べますが,DeepCutのより細かな解説については前回の記事から見ていただければと思います.

機械学習モデルを使ったWebサービスの公開(AbejaPlatform試用報告)

普段、独自に学習した機械学習モデルをどのように活用していますか? こんにちは、GliaComputing 研究員の時田です。 本記事は、機械学習モデルを利用したサービスを[検討している/運用している]企業の方向けに、株式 […]

DeepCut: Joint Subset Partition and Labeling for Multi Person Pose Estimation 〜ArtTrackに向けて〜

Glia Comuputing 研究員の芦原です. 前回の記事では,姿勢推定問題を扱うOpenPoseについて解説をしました.今回からArtTrackの解説を行っていきたいと思っていましたが,ArtTrack単体を紹介し […]

OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

Glia Comuputing 研究員の芦原です。 今回より,人物認識系の論文の内容を解説していきます.第1弾は,CMUがGitを公開したことで多くの方に試されているOpenPoseについて解説していきたいと思います.今 […]