三好 裕之
東京大学大学院情報理工学系研究科 Imperial College London 短期留学 現在は逆問題を扱う研究室に所属している． 好きな分野は複素関数論．
出身は香川県。うどんをこよなく愛する。
[Homepage] https://sites.google.com/view/hiroyukimiyoshi/home
[はてなブログ] https://math…
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等角写像による画像の変換〜Schwarz-Christoffel 変換〜 part1
等角写像の一つであるSchwarz Christoffel 変換を用いて，画像の変換をしてみます．
python によるコードも記載しております．
画像はhttps://uk.mathworks.com/help/images/examples/exploring-a-conformal-mapping_ja_JP.html
より．
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画像のセグメンテーション - Level set 法の実装 (Chan-Vese) -
画像処理のセグメンテーションの分野で用いられるLevel set 法を用いて画像のセグメンテーションを行います．
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画像の一部を消すInpainting という技術とその実装 (python)
Python + OpenCVにより，画像の修復の技術，「Inpainting 」の実装を行います．
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CTの原理②〜投影切断面定理とCT再構成の実装〜
CT (Computed Tomography)の投影切断面定理に関して説明します．
また投影が少なくなったとき，どのような挙動を示すのかを数値実験を交えながら紹介します．
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画像のFilter をPython で視覚的に理解する (Gaussian, Edge 抽出)．
Python を用いて，画像のFilter を視覚的に理解してみます．コードを載せていますので，実装可能です．
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Deep Learning の今後の予想まとめ 2(2018年版)
前回に引き続き，Deep Learning の今後の予想をまとめます．画像はSelf-learning computer eclipses human ability at complex game Go (https://www.thenational.ae/uae/self-learning-computer-eclipses-human-ability-at-complex-game-go-1.670818) です．
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Deep Learning の今後の予想まとめ (2018年版)
Deep Learning が今後どうなっていくのか，2018年注目されている技術は何なのか，気になったので調べてみました．
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スパースモデリング ～少量データから画像を復元～
matlab のコードをもとに，スパースモデリングとは何かについて説明します．今回はスパースモデリングの説明です．
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2017年 IMACEL Academy 人気の記事まとめ
2017年ももうすぐ終わりです．そこで，今回は一年を通して人気だった記事をまとめたいと思います．
[画像はhttps://tryolabs.com/blog/2016/12/06/major-advancements-deep-learning-2016/から引用]
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CTの原理①～ラドン変換～
CTの原理に関して詳しく説明します．
今回はRadon変換についてです．
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第23回 全脳アーキテクチャ若手の会 勉強会 カジュアルトーク〜医療×AI〜 まとめ，振り返り
2017年4月28日に行われた，全脳との共催でのイベントに関するまとめ記事です！
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「Deep Learning×画像解析」ライトニングトークイベント by LP-tech まとめ
2月28日に行われた，「Deep Learning×画像解析」ライトニングトークイベント by LP-tech のまとめ記事です．
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イラストに着色する人工知能「Paints Chainer」が近未来的！
イラストに着色を行うことができる人工知能，Paints Chainer について記事をまとめました．
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2月のイベントがアツい・・・「Deep Learning×画像解析」ライトニングトークイベント by LP-tech
2月のイベントについて告知します！
(画像出展：https://i.ytimg.com/vi/czLI3oLDe8M/maxresdefault.jpg)
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【理系学生対象】東大発ベンチャーエルピクセル×アカリク共催就活イベント！ まとめ
2017年1月28日に行った，アカリクと共催就活イベントのまとめです！
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