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ルールベース画像処理のススメ

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379users がブックマーク コメント 39

    記事へのコメント39件

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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。

    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

    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。

    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。

    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

    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。

    その他
    btoy
    FA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。

    その他
    lastline
    ルーベンスじゃなかった

    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

    その他
    slm
    この人、頭良いな。

    その他
    katsyoshi
    最初はここからだよねー

    その他
    tmatsuu
    わかりやすい。よい

    その他
    J138
    OpenCVでhaarして遊んでたの思い出した。画像処理楽しいよね。

    その他
    misshiki
    36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。

    その他
    peperon_brain
    ML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。

    その他
    ouest
    昔からある画像処理の方法も大切

    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？

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    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

    その他
    kkobayashi
    モルフォロジー変換

    その他
    slm
    slm この人、頭良いな。

    2021/06/20 リンク

    その他
    rin51
    産業用ロボットの画像処理はこれですね

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    clubman023
    なるほど

    その他
    aike
    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
    peketamin
    面白かったー！👏

    その他
    hot_ic
    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。

    その他
    btoy
    btoy FA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
    sechs
    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
    keint
    CNN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

    その他
    yhara
    わかりやすい

    その他
    hitode909
    おもしろい

    その他
    pechiyon
    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
    qpci32siekqd
    ML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。

    その他
    Com
    円の抽出はHough変換でいいと思うけどなぁ

    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。

    その他
    ydf
    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
    aceraceae
    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。

    2021/06/19 リンク

    その他
    solidstatesociety
    こういうネタ好き

    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

    その他
    tsubo1
    できた！が気持ちいい

    その他

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