｢10分の無音｣ window._taboola = window._taboola || []; _taboola.push({ mode: 'thumbnails-rr', container: 'taboola-right-rail-thumbnails', placement: 'Right Rail Thumbnails', target_type: 'mix' }); 注目記事smartphone世界初「指紋認証画面」搭載スマホ、Vivo X20 Plus UD正式発表。保護シートによって認証不良の可能性も山本竜也(Tatsuya Yamamoto), 1月25日shareViewgalaxyGalaxy S9（仮）は2月25日に発表、サムスンがイベントを告知。機械絞り付きカメラ搭載の噂も山本竜也(Tatsuya Yamamoto), 1月25日shareViewSpace中国、長征3号ロケットの一部が山村に落下。大爆発の様子がSNSに投稿される Twitter上には日々、数百万を超える画像がアップロードされていますが、元画像はサイズも解像度もバラバラです。それが一貫性をもって見やすく表示されているのは、自動的に最適な形でトリミングされているため。以前は顔認識技術を使い、顔を中心としたトリミングを行っていたとか。しかしすべての画像に顔が含まれているわけではない上に、「顔」と認識されなかったり、顔でないものを認識したりと誤動作もあったそうです。次に画像の中心を基点にトリミングしてみると、ベストの状態には見えなかったとのこと。たとえば猫の身体の中心じゃなく、顔を写したいのに...という具合です。そうしてたどりついた結論が、視覚的顕著性（人が画像を見たときに一番初めに目が行く部分）を基準とすること。現在では顔や文字、動物といった「人の目が行きやすい部分」をニューラルネットワークを含むアルゴリズムに学ばせて、トリミングを行っています。とはいえ、精度が高いニューラルネットワークは長い処理時間がかかります。さらにTwitterではピクセル単位の細かさは必要ないため、2つのアプローチが取られたとのこと。一つはニューラルネットワークの最適化。一般に「知識の蒸留（Knowledge Distillation)」と呼ばれるやり方で、要は大規模で精度の高いネットワークの学習した結果を、より小さなネットワークに学ばせるという方法です。すでに犬の写真に対して猫は少し近い、車は全然近くないといった「知識」（相対的なスコア）を持って学習を始めるため、小さくても大きなネットワークと同程度の精度と、小さいゆえのスピード向上が実現するわけです。二つ目は、画像のサイズおよび必要のない計算件数を減らす、単純化アプローチ。この2つの手法により、画像トリミングが他の最適化手法よりも10倍も速くできたとのこと。おかげで、リアルタイムで視覚的顕著性の処理が行われ、アップロードした写真は速やかにトリミングされている次第です。こうした最適化処理は、すでにWeb版やiOS/Androidの公式アプリで実装済み。どのようにトリミングされているか、新機能の「使用前」と「使用後」が並べられていて、残念な写真が見たくなる写真にお色直しされたビフォー・アフターが確認できます。前後
smartphone世界初「指紋認証画面」搭載スマホ、Vivo X20 Plus UD正式発表。保護シートによって認証不良の可能性も山本竜也(Tatsuya Yamamoto), 1月25日shareView
Space中国、長征3号ロケットの一部が山村に落下。大爆発の様子がSNSに投稿される Twitter上には日々、数百万を超える画像がアップロードされていますが、元画像はサイズも解像度もバラバラです。それが一貫性をもって見やすく表示されているのは、自動的に最適な形でトリミングされているため。以前は顔認識技術を使い、顔を中心としたトリミングを行っていたとか。しかしすべての画像に顔が含まれているわけではない上に、「顔」と認識されなかったり、顔でないものを認識したりと誤動作もあったそうです。次に画像の中心を基点にトリミングしてみると、ベストの状態には見えなかったとのこと。たとえば猫の身体の中心じゃなく、顔を写したいのに...という具合です。そうしてたどりついた結論が、視覚的顕著性（人が画像を見たときに一番初めに目が行く部分）を基準とすること。現在では顔や文字、動物といった「人の目が行きやすい部分」をニューラルネットワークを含むアルゴリズムに学ばせて、トリミングを行っています。とはいえ、精度が高いニューラルネットワークは長い処理時間がかかります。さらにTwitterではピクセル単位の細かさは必要ないため、2つのアプローチが取られたとのこと。一つはニューラルネットワークの最適化。一般に「知識の蒸留（Knowledge Distillation)」と呼ばれるやり方で、要は大規模で精度の高いネットワークの学習した結果を、より小さなネットワークに学ばせるという方法です。すでに犬の写真に対して猫は少し近い、車は全然近くないといった「知識」（相対的なスコア）を持って学習を始めるため、小さくても大きなネットワークと同程度の精度と、小さいゆえのスピード向上が実現するわけです。二つ目は、画像のサイズおよび必要のない計算件数を減らす、単純化アプローチ。この2つの手法により、画像トリミングが他の最適化手法よりも10倍も速くできたとのこと。おかげで、リアルタイムで視覚的顕著性の処理が行われ、アップロードした写真は速やかにトリミングされている次第です。こうした最適化処理は、すでにWeb版やiOS/Androidの公式アプリで実装済み。どのようにトリミングされているか、新機能の「使用前」と「使用後」が並べられていて、残念な写真が見たくなる写真にお色直しされたビフォー・アフターが確認できます。前後