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LSTMでバイナリデータを読む~あるいはニューラルネットワークによるJPEGの再評価~ - Qiita
学会発表のためバンコクに来ています。 @Hi-king です。この記事は ドワンゴ Advent Calendar 2017 初日の記事です。 早速ですが、今日のテーマの背景のポエムを読みます。コンピュータビジョンは機械の目を作る学問だと言われていて，特に近年のディープラーニングの技術により，"特に前処理とかしなくても、生の画像を直接ニューラルネットに入力すれば画像認識できる"という能力を獲得したと言われています。 しかし、ちょっと待って下さい。我々エンジニアにとって、生の画像データって本当に画像の形をしているでしょうか？我々が扱ってるデータは何らかのフォーマットで保存したバイナリデータであり，そのバイナリデータをそのまま扱えてこそ"生データから学習"といえるのではないでしょうか。 今回のテーマはJPEGデータを対象とし、JPEGデータから画像データにエンコードして、画像データの特性を活か
Golangで画像プロキシサーバをつくった - yuhei.kagaya
Graidという画像プロキシサーバをつくりました。 外のサーバから画像を取得してリサイズしたりして返す、ということをするサーバです。 Golangでなんかミドルウェア的なものが作ってみたかったのでやってみました。 Graidについてのスライド エンジニアが集まってお昼ご飯を食べながら技術的なネタを話すテックランチという会が社内で定期的に開催されているので、Graidについて話してきました。 Graid // Speaker Deck 機能 http://localhost:8080/path/to/image.jpg:w400:h300:q80 例えば8080ポートで起動させてURLにアクセスすると、 オリジンの画像サーバ（設定ファイルに設定する）の/path/to/image.jpgを取ってきて 横400px、縦300pxにリサイズして画質80%に加工して レスポンスを返す という処理を
JPEGのDCTブロックで コンテンツ指向のトリミング
5. 顔認識は計算リソースがかなり必要 事前計算する場合、それを記録する ストレージが必要 顔以外は考慮してくれない 画像変換サービスにはかなり重い FacebookのOGP画像に顔が入っている場合のトリミング位置 ¦ Sunday In The Park http://snowadays.jp/2014/03/2629 • 実例：Facebook • 顔認識の結果をベースとしている（らしい）
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JPEGも型番の時代に突入!?JPEG XTやXRに加え、新規格JPEG XSやJPEG PLENOが標準化に
