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はてなキーワード: 画像処理とは
フード・コンピューター (food computer) のプレゼンを配信していたTEDが、2点の批判についてページを公開した。
汚染水排出でMITメディアラボのオープン農業構想を州の環境保護局が調査中
Hype vs. Reality at the MIT Media Lab (The Chronicle of Higher Education)
オープン農業構想のプロジェクトリーダー Caleb Harper が建築を学んだ後この構想に至った経緯や、プレゼンで偽装するよう指示された研究員が、開発していない機器や無関係のプロジェクトに写真入りで紹介されたこと（プロジェクト担当者の水増し）も説明されている。
As research lead, Babakinejad felt it was his responsibility to raise these issues with Harper and other members of the team, and he did so in an email. He also raised his concerns with Ito. In an email, he told the director that the Open Agriculture Initiative had not been able to create a controlled environment in the food computers, and that the devices had been sent to schools and a refugee camp without being tested to ensure that they worked. He worried that Harper was misleading funders. Ito responded by asking if he could raise these issues with Harper. Babakinejad agreed to let Ito share his general concerns. (Ito did not respond to a request for comment. A Media Lab spokeswoman declined to comment.)
プロジェクトにおけるresearch leadとして、Babakinejadはフード・コンピューターの問題（光合成のためのLEDによる熱で温度が安定しない、二酸化炭素、酸素、湿度を調整できない）を提起する責任があると感じ、その問題をメールでHarperや他の研究員に提起した。その心配を伊藤穣一MITメディアラボ所長（当時）にも提起した。「オープン農業構想はフード・コンピューターの中で制御された環境をつくることができていません。その装置はきちんと動作するか検証されないまま学校や難民キャンプに送付されました。」Harperが資金提供者を誤解させていることが心配だった。伊藤所長は、その問題をHarperとともに提起できる（その問題をHarperに話していい）か、彼に質問しました。Babakinejadは自分の懸念を伊藤所長から他に伝えることを了解しました。（伊藤穣一氏にコメントを依頼したが、返答なし。メディアラボの広報担当もコメント拒否）
Harper's optimism helps raise money, and without money he won’t be able to see this dream of an international network of food computers come true. His critics, he said, “are basically jealous because I raise a lot of funding while giving away knowledge for free.” Harper also said that he doesn’t mislead the public. He’s explained his progress in great detail in a series of Medium posts, he said. Some may have misinterpreted his vision as current reality, he said, but if they listened closely they would not be mistaken. “Can you email a tomato to someone today? No,” he said. “Did I say that in my TED talk? Yes. Did I say it was today? No. I said, you will be able to email a tomato.”
Harperの楽観主義は資金集めに役立ちました。その資金がなければ、フード・コンピューターの国際的ネットワークが実現しませんでした。Harperによれば、自分への批判は基本的には嫉妬、なぜなら知識を無料で提供しているのに多くの資金を集めているから。Harperは、自分は一般の人を誤解させていない、Medium に詳細を書いた進捗状況の記事をずっと書いているから、とも言いました。自分の展望を今の現実と誤解している人がいるかも知れないが、もししっかり聞いていたなら、誤解は決してしない。「トマトにメールを今日送れますか？いいえ」「TEDトークで私は言ったでしょうか。ええ。それが今日だと私は言いましたか？いいえ。私は、トマトにメールを将来送れるようになる、と言ったんです。」
It's true that Harper didn’t quite say that food computers can email tomatoes or apples, though you could be forgiven for thinking exactly that. He frequently leaves the impression that the project has achieved, or is on the brink of achieving, an enormous breakthrough. It’s a style that has attracted the sort of high-profile attention, not to mention corporate funding, that fuels projects at the MIT Media Lab, and his willingness to showcase food computers beset with problems feels consistent with Ito’s “deploy or die” philosophy.
確かにHarperは、フード・コンピューターがトマトやリンゴにメールできるとは言っていない。しかし今できると考えてしまうのもしかたない。彼は、自分のプロジェクトがすでに大きなブレークスルーを達成したか、今すぐにも達成しそうだという印象を頻繁に残している。その方法で、いわゆる有名人やもちろん企業の投資の注目を集め、MITメディアラボのプロジェクトに資金が集まる。問題が山積している食料コンピューターをHarperが展示し続けるというのは、伊藤穣一氏の「実装なくば死を」の考えに一致しているようだ。
M.I.T. Media Lab, Already Rattled by the Epstein Scandal, Has a New Worry (The New York Times)
“You seem to think endlessly reiterating untrue claims will lend them credibility, but it won’t,” Dr. Babakinejad wrote to Mr. Harper. “By persisting in this course of action, you have been putting M.I.T. and everyone associated with you at risk and I think it’s time that you were made to face up to that and take responsibility for it.”
「正しくない主張を終わることなく繰り返していればその主張に真実味が出てくると考えているようですが、ありえません」とBarakinejadは（雇用契約の更新がされなかった後）Harperに書いた。「そういった行動を続けることで、MITとあなたに関係している全員を危険にさらし続けています。それ（正しくない主張を繰り返すこと）に向き合って、責任を取るときだと思います。」
The food computers, which researchers have envisioned selling to the public, are supposed to provide plants with just the right amount of light. But when the light function was not working, another member of the OpenAg team said, speaking on the condition of anonymity to describe sensitive events, an engineer manually rigged the device so that light would shine at the correct level during an important demonstration.
フード・コンピューターは、一般に売り込むために研究者の想像したものですが、適切な光の量をちょうど植物に供給すると思われています。しかし、光の装置が機能しないとき、匿名を条件にしたあるオープン農業構想チームの研究員によれば、大事なデモのときに技術者が装置を不正操作して、適正レベルに光らせていました。
コーネル大学教授（植物学）Thomas Bjorkman によると、オープン農業構想の論文が書いているような機能を持つ箱はあるが、操作するのに費用が掛かり、24キロワット（240個の100ワット電球を同時に光らせる）エネルギーが必要になる。
論文の学術的価値について、「制御環境を使った農業工場の現状はとても進んでいるので、植物栽培の研究や実践について影響はほとんどない。」とBjorkman教授はコメントした。
In an email exchange with Mr. Ito, Dr. Babakinejad expressed his concern about what he said were Mr. Harper’s false claims in a draft of the academic paper, the “60 Minutes” interview and lectures.
“Up to now,” Dr. Babakinejad wrote, “we have not been able to achieve a ‘controlled environment’ nor been able to create an atmosphere (Climate control) as he leads people to believe in his talks. His claims about developments such as implementations of image processing, microbiome dosing, creating different climates and collecting credible data from bots across the world are not true.”
Mr. Ito wrote in his reply: “Can I say that you have concerns about whether the food computers have been able to create a controlled environment which would put into questions some of the claims we make about the data and outcomes?”
Dr. Babakinejad replied in the affirmative, and the exchange ended.
MITメディアラボ伊藤穣一所長（当時）とやりとししたメールで、Barakinejadは論文のドラフト、ドキュメンタリー番組のインタビュー、講義でのHarperの誤った主張に関する心配を書いていました。
「現在まで、Harperが講演で人々を信じさせているような、制御された環境も出来ていないし、天候の制御も出来ていない。画像処理の実装、マイクロバイオーム、異なる気候を作ること、世界中のボットから信頼できるデータを集めること、といった開発についての主張は正しくありません。」伊藤穣一氏の返事は「フード・コンピューターが制御された環境を作れるかどうかによって、データや結果に関しての主張のいくつかに疑問が生まれる、という懸念を持っているということでしょうか」
Babakinejadは肯定的な返事を返したが、そこでやりとりは終わった。
他に「リンゴは収穫してから店頭に並ぶまで平均11か月（最近は14か月）掛かっている」の11か月という統計に根拠がないと指摘しても、Harperは止めなかった。アメリカ農務省の答え「その統計は不正確」
MIT Media Lab Kept Regulators in the Dark, Dumped Chemicals in Excess of Legal Limit (Propublica and WBUR)
以下では、MITメディアラボオープン農業構想をメディアラボ、MIT環境健康安全オフィスをMIT、マサチューセッツ州環境保護局を州と略記。
2015年 オープン農業構想 (Open Agriculture Initiative) がCaleb HarperによりMITメディアラボで開始
2016年8月 コンサルタントがMITメディアラボの施設ディレクターにメール「水耕栽培用の水の窒素量を10ppm以下に抑えるなら、排水用の貯水池が最適」
2017年6月ごろ Babak BabakinejadがHarperのグループに参加
2017年10月 Babakinejadがresearch leadに昇進し、汚染水を排出した施設での勤務を開始
2017年12月 マサチューセッツ州監査員が貯水池の利用に制限付き許可を出す。
2018年3月22日 ラボノートの記録によると、廃棄濃度を報告義務の限度を大幅に超える（水の量が多く、許可の制限内では希釈できない）。
2018年4月 （研究員→メディアラボ）BabakinejadがHarperにメールで汚染水の窒素量が制限を大幅に超えているとHarperに報告（1度目）
2018年4月16日 （研究員→メディアラボ、MIT）Babakinejadがメールで汚染水の窒素量が大幅に超えているとHarperとMITに報告。HarperはBabakinejadにMITへの直接報告を禁止。
2018年4月17日 MITのPhyllis CarterがHarper, Babakinejad, ほかのメンバーにメール「先週のサンプルにおける窒素量は140ppm。このレベルの排水は許可されない。」（MITはこの時点で州の規則違反となる環境汚染を把握）
時期不明 HarperはBabakinejadに勤務時間中の作業内容を30分ごとに記録するよう指示（Babakinejadは報復だと感じた）
2018年中旬 BabakinejadがHarperのグループから去る。
2019年1月 （州→MIT）マサチューセッツ州の担当者 Joseph CeruttiがMIT環境健康安全オフィスPhyllis Carterにメールで、貯水池に排出された汚染水の窒素量の月例報告を催促。
（MIT→州）Carterは4月から6月まで何も貯水池に排出していないと返答（1-3月、7-12月の報告を送らず、無視）
2019年2月（州→MIT、メディアラボ） 報告が届かないので、CeruttiはCarterとHarperに、2週間以内に回答がなければ、違反通知、罰金、許可取り消しを警告
（メディアラボ→州）HarperはCeruttiへ即座に返答「農業廃液は野外に捨てて、米国環境保護庁の地下注入管理プログラム (UIC) のシステムには入れていない。これはMITと合意した手続き」（貯水池のみの利用という
今の無線機みたいな、一部の愛好者に支えられるようになる。
こういうシーンはこういうフィルターを使う、
その代わり設定したら必ずその通りの写真が撮れる。
「こんな風に撮れたらいいな、に最適化された」写真がでてくるんだよ。
夜空に向けたら星空撮影になるし、手前に人がいたらその人達は明るくする、
ユーザーに「このパターンだとこういうのがいいんでしょ？」って形で
ビッグデータから割り出した最適な画像が撮れるようになるんだよ。
もはやここまで来たら自分がそこにいなくても自然に合成されるだろうし、
背景も実在しないものにできるだろうし、全然真を写したものじゃなくなるけど。
さっきふと、「あ、戦争してもいいな」って思いついた。
徴兵されたら、衣食住は保証されるし。ごはんも食べられる。衣食住なら刑務所でもいいけど、刑務所は前科ついちゃう。それは嫌だ。でも戦争なら勲章やらもらえる機会もあるしさ。少なくとも前科はない。
それに最悪、前線で行方をくらましたり、PTSDになったり、シェルショックになって病院に担ぎ込まれたりすると楽だし。
まぁ、生活にどんづまったわけだよ。
別に他国の人に恨みがあるわけでも、愛国心があるわけでもない。
でもこれはそろそろ戦争したいな。
戦地に行きたい。
まぁ大変なことは分かってるよ。俺も2本指ないし。ああいう痛みが日常にあるのだということをわかっている点では、これを読むあなたよりはよく想像しているよ。
しかしあれだ。前の戦争の時も一般の人ってこういう感覚で戦争行ったんじゃないかね。
兵士になれば白飯たらふく食えるってんで志願した人も多かったんだろ。
愛国心よりも飯よ。
で、まぁ戦地に行けばそれなりにムクムクと愛国心だとか使命感とか湧き上がってくるだろうしさ。部隊の人らと一体感を感じたり。それで飯が食えるならまぁ別に。
もちろん日本はクソだから自衛隊の奴らとかがここぞとばかりにリトル牟田口みたいになって新参をイビりまくるんだろうけど、俺はそこそこガタイもいいし、動物的なコミュニケーションも苦にならないから向いてると思うんだよな。まぁ最悪、いじめの標的にはならないくらいの知恵と体力はある。
理想は宇宙人とか地底人が侵略してくることだけど、奴らを撃退しても金はもらえない気がするんだよな。文永弘安の役とか秀吉の明出兵みたいな感じで、石油とか資源とか領土を得られないと生活は苦しくなるだけだ。
いや待て、地底人なら領土増えるか。いきてえな、地底出兵。テレスドンとかゴモラとかいるのかもな。
「靖国で会おう！」とか絶対面白いだろ。靖国とか知らねぇし行ったこともないけど、戦地の高揚感で俺は絶対言う自信あるよ。
めっちゃかっこいい遺書とか書くしな。そりゃ書くよ。腹は減っても脳内物質。ここぞとばかりに文例探しに精を出すよ俺は。
あれだよ、普段奥さんに何にも言わない奴が病気とかになったらいきなり感謝の手紙書くやつ。あれよ。
短歌とか詠んじゃうかもしれねぇ。やべぇな。飯も食えて短歌も詠めるんだぜ。半端じゃねぇよ戦争。
まぁまじめな話をするとさ。
つまるところ戦争って無能な奴でもそれなりに名誉と一体感と成し遂げた感を得られるからすげぇシステムなわけよな。それが封印された現代はそりゃあもう鬱屈してくるわけでさ。モヤシ野郎が金稼いでウェヒヒやってるわけだし、ウェヒヒ野郎と俺とで最前線に出て平等に死のリスクにさらしてほしいもんだ。
まぁ無理だな。
ウェヒヒ野郎はなんとしてでもリスク回避するし。政治屋どもはゴミカスだし。自衛隊野郎はイビるしか能がないしな。つーか当たり前だな。戦争を上手くやれるような能のあるやつらが舵取りしてりゃ、こんな史上最高の好景気なんて来ないわな。
リトル牟田口跳梁国家・ジャパンにようこそってな。カモンベイビームタグチ。
牟田口もやべぇよな。余裕で現代でも通用する男だぞ。河辺も忘れちゃいけねぇ。河辺-牟田口の最強ラインに東條からの最凶指令が飛んでくるんだぞ。完全にやべぇな。
断言するが、牟田口が現代に転生するとめっちゃ出世するよ。むしろ森あたりが生まれ変わりかもしれねぇ。安倍は河辺だな。
でもやっぱ森では役者不足だな。凄みが違う。森はゴルフだが牟田口は前線で芸者遊びだからな。サラリーマンとしてのモノが違うわけよ。
一周回って牟田口が好きになってきている。やべぇ。
なんかかわいいだろ牟田口ってさ。目がしょぼしょぼしてて、まるで自信も能力もなさそうな小男。髪の毛はやして髭そったら普通のサラリーマンだろ。
そんな小男が8万人だったか？兵士を殺戮した超将軍。サラリーマン牟田口やべぇ。
ちょっと値段の張る車に乗ったら途端に態度でかくなるサラリーマンいるだろ。あれだよ。そいつが牟田口だ。
牟田口がそこら中にいる。昔も今もな。
適当な上司を思い出してみろ。そいつが牟田口だ。髪の毛そって適度に太らして髭はやしてみろ。リトル牟田口の完成だぞ。
逮捕された宮崎（どっちの宮崎を思い出してもいい）な。あれも同じ画像処理すれば牟田口だぞ。ああいうのも牟田口になるんだよ。もちろん俺も、お前の上司も、お前もさ。
そろそろ「牟田口学」とか創設してデビル風見鶏・東條とか見つめ合うと素直におしゃべりできない河辺とかごく普通の日本のサラリーマン牟田口とかを徹底的に研究すべきじゃねえか。
まぁ話は逸れたな。
戦争なー。
まぁしたい気持ちとしたくない気持ちは半々だな。能動的な理由はあんまりないんだよ。飯食えたり、人生リセット（電源落ちるかもな）したり、いろいろできるだろ。ゴミカスが戦争責任でいなくなるかもしれんしな。
軽く考えてるように見えるけど、やるとなったら結構ガチでやっちゃうよ俺は。
というか否応なしにそうなるだろうな。高揚感と愛国心ブーストがめっちゃかかるから、今じゃ考えられないほどシリアスになるだろう。
「昔の人は立派だった」なんてことは一切ないわけよ。その場にいれば誰だってそうなる。
ウェヒヒモヤシ野郎も女を抱いて金を稼ぎ始めたらいっぱしの哲学語り始めるだろ。あれと一緒だ。
戦争してみりゃわかる。みんなすごい立派に見えてきて、「たとえ負けても日本は大丈夫だ」みたいにシリアスになるよ。そのシリアスな空気と、飯が食える環境と、名誉が欲しいんだな俺は。
やはり俺は戦争したいな。
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ここまでキープレフトだと煽られることもないんじゃねえかってくらいに左翼だわ。
元々、勉強は嫌いな方ではなく、クイズとかも好きで、成績は多分、上の下くらいだったと思う。
ただし、私の通っていた公立中学はあまり、治安の良い学校とは言えず(よく先生が辞めたり、クラスに1人は不登校がいるみたいな)、
そのため、全国的に見れば、そんなに成績いい方ではない気がする。
当時からいわゆる文系科目(ただし、国語は除く)が得意で、好きだった。理系の科目は苦手では無かったしニュートンとか読んでても面白いなーと思う事はあったが、
難しい問題になると途端に解けなくなってしまう。特に、整数問題とかは苦手だったし、計算間違えるしで、受験は暗記数学で乗り切った感じだった。
英語とか歴史が好きだったし文系に進みたいなーとは思っていた。
都内でそこそこ人気の公立高校に進学した。進学実績もそこそこよくて上位だと国公立早慶、真ん中ぐらいの成績で中堅私立に進学する様な学校だった。
あと、多分今もだけど、理系の学校である事を押している学校だった。
ここに進学した理由は、当時通っていた学習塾の先生方にプッシュされたからだ。
自分的にもいいかなーとも思っていたし、実際入って卒業して振りかえってみてもいい学校に入れたなと時々思う。
二年生ぐらいになって、文系理系を選択する必要があった。理系を選択すると物理、数B。文系を選択すると古典、数B。
当時、そこそこ悩んだ。と言うのも、上にも書いたが、文系に進みたかったのだ。
がしかし、理系なら文転しやすい(潰しがきく)事と、父親からの理系への猛プッシュがあったのだ。
父親は理系だったが、私の兄や姉は、みんな文系に進んでしまった。
ほんとかどうか知らないが、どうも、理系が1人欲しかったみたいだ。
進路選択の相談をすると「文系に行って就職どうするの？」「文系に行って何がしたいのか？具体的に考えてるのか？」「とにかく理系に行きなさい。」
とばかり言われた記憶がある。(余談だが、理系に行くと言うと「理系に行って何がしたいの？」と聞かれることが無かったのはいまだに不服であるw)
こんな感じだったのでモヤっとしながらも、理系に進むことになった。
大学受験は当然しんどかった。とにかく点数が出ないのだ。特に物理、数学。
あと、何を血迷ったか、理系が得意でないっていってんのに、国立上位を目指すために化学もやっていた。
(振り返ると、いい経験にはなったが、受験という意味では失敗な選択な気がする。)
当然、理系に進んだのでみんな少なからず理系科目に自信のある奴らばかりで、授業を全く聞いてないのに
放課後に、私に授業の内容教えてくれる人もいたり、それはそれで、ありがたかった。
が、それと同時に「なんでこんなに勉強できないんだろって」思ってしんどかった。「私のいる場所はここでない気がする」って感じてた。
どれだけ理系科目に勉強時間をかけても成績は伸びないが、元から得意だった、英語とかは別に適当にやってもそこそこ点数が取れてしまう。
「なんで、文系選択しなかったんだろ」って結構後悔した。ちょっと、鬱っぽかった気がする。
なんだかんだで、中堅理系私立に受かり、そこに進学することにした。
理系に進んだ人なら分かると思うが、高校の時と全然違うんだよね。
簡単な問題もやったら時間かかったし、無駄に時間ばかり浪費していいた気がする。
だって、私が今までやってたのは暗記数学でしかないから、大学レベルの純粋な数学に太刀打ちできるほど、論理的に物事考えられないもん。
私が数時間がぐらいウンウン唸っていた問題を一目見て解く友人とかいて、「私のいる場所はここでない気がする」って感じてた。
あと、自己肯定感とかだだ下がりだったよね。鬱ぽかった気がする。
一社めはSIer。インフラ寄りの事をやった。卒研では画像処理とかやっていたが、まぁ当然業務は全然それと関係ないよね（みんなそうだよねw）
PMとか取りまとめとかをやらされたけど、よく分からんままやってめっちゃ怒られたな。「私のいる場所(ry
色々あって、プライベートでweb系の勉強をして、４年くらい勤めて、最近無事に転職。
適性があるかと言われると多分ない。コード読めへんし。
が、楽しい。なぜか、昔に比べて自己肯定感が高まっている気がする。楽しいからかしら。
取り立ててオチもない話だったんですが、自分が得意だな、向いているなと思う方向に進んだ方がいいのではというお話です。
自分の苦手な事やる→結果でない→落ち込んで、自己肯定感が下がる→頑張るモチベが下がる→結果でない 以下ループ
って感じになりがちなので、特別な事情がない限りは自分が得意な事をやるのが一番本人に取って良いのだろうなと思います。
就職しやすいから理系に進むという選択は何か私に取ってはあまりあっていなかったのかなとも思いますね。
最後までお読みいただきありがとうございます。
オチもなく勢いで書き出したので、散文になってしまい、申し訳。
なるほど、匿名で書けばいいのか！
https://anond.hatelabo.jp/20190409214847
この筆者の気持ちになってフォローアップを書いてみた。対象はあくまでも「はじめての人向け」に「一眼カメラの選び方」を書く。なのでコンデジがいいとか、スマホがいいとか、そういうのは書かない。
ミラーレスと一眼レフの違いはガラケーとスマホの違いみたいなもので、どちらも良さはあるけれど、ミラーレスの方が一眼レフより使いやすさで上回っている。
はじめての人向けに説明するのが難しいんだけど、近年の技術革新により一眼レフに必須だったミラーをカメラの構造から取り外すことが出来るようになって、そのおかげで小さく軽くなり、また設計の幅が広がって良い性能のレンズを作れるようになった。
さらに、常に画像処理エンジンにレンズを通った光の画像を送り続けることが出来るようになったので、撮影にソフトウェアのサポートを最大限活用出来るようになり、撮影が楽になっている。
一方で電池の消耗が激しい、ファインダーの表示に0.00x秒とかのラグがある、実際の光を確認出来ない、とかあるけど、そのデメリットは「はじめての人」にはほとんど関係ないほど小さくなった。なので、今新しく買うならミラーレス一択というのは完全に同意。
時代遅れと言えども、例えばフィルムカメラならではの写真もあるし、一眼レフだって一眼レフならではの写真もあるから、馬鹿にしたものではない。ただ、時代遅れであるのは事実。
フルサイズをいきなり買うのは個人的にはお勧めしないけれど、筆者の気持ちになると、どうせいずれハマるなら最初から最高の環境に突っ込むのも有りかもしれない。50万円〜100万円くらいの投資は覚悟したほうがいい。
フルサイズミラーレスだと、ソニー、キヤノン、ニコン、パナソニックなどが作っているけれど、まあソニー以外は「はじめての人は」現状まったく買う価値がない。ソニー以外のメーカー（マウント）は、ミラーレス専用のレンズが少なすぎる。カメラの性能もそんなに優れていない。ソニー以外が周回遅れというのは、正しい。
ただ、将来はわからない。それぞれのメーカー（マウント）に特色があるので、5年後にはソニー以外のマウントが受け入れられて主流になっている可能性はある。
一方で、カメラで重要なのはソフトウェアに移りつつある。ソニーは5年以上前からフルサイズミラーレスに投資をしており、そこで蓄積された知的財産は相当なものだろう。ソニーはデジカメの経験もある。なので、正直キヤノンとニコンがソニーを上回るカメラを作れる未来は予想出来ない…というより、差が開いていくだけではないだろうか。パナソニックは可能性ありそう。
というわけでフルサイズ買うなら、ここから5年くらいはソニー一択でいいのではないかな。
中途半端というのはそのとおりで、フルサイズより軽いし小さいし安いけど、それならマイクロフォーサーズでよくね？とは思う。
ソニーのAPS-Cはフルサイズとマウントが同じといいつつ、APS-C専用のレンズはフルサイズで性能を発揮できなくて、将来ソニーのフルサイズのカメラを買った時に重荷になる可能性もあり、かつソニーのレンズは安くないので、やっぱりそれならマイクロフォーサーズがいいのでは…と思う。
ただソニーはソフトウェアの性能がダントツで優れているので、瞳AF、特にペットの写真を撮りたいと思うのであればα6400は現時点でとても良い選択になる。カメラは被写体を何にするか、どんな環境で撮るかで選択肢が変わるので、こういうのはやはり詳しい人に聞きたい所。
さて、Fuji。Fujiも長い時間ミラーレスに投資している。玄人好みというのは、「フィルム画質再現モード」でフィルムカメラに詳しい人にはたまらん、という所だと思うけれど、むしろ撮って出しの品質と使いやすさで言えば「はじめての人」に向いている。
しかし、上記の通りで、やっぱりもっと軽くて小さくて安いマイクロフォーサーズでいいんじゃないかな、と思う。また、Fujiのレンズ（Xマウント）はサードパーティ製が出にくい（つい先日、シグマの社長が情報公開しないからFujiのレンズ作るの嫌だと名指しでディスってた）ので、レンズのラインナップが微妙で高い。ついこの間まで広角大三元なかったし、それも実売20万円超えてフルサイズ並。なので「はじめての人」にお勧めしたくない。
but [Fujifilm doesn't] really disclose the protocol between the lens and camera, so we need to do the reverse engineering by ourselves.
It's a really time-consuming process so we need to prioritize support for Sony E mount, our L-mount system, existing DSLR mounts and Micro Four Thirds.
「はじめての人」には最良だと思う。
三脚は、出来ればいいやつを買って欲しい、と思うけど、「はじめての人」が何万円も三脚にかけるのは流石にムリがあるので、やっぱ最初は数千円のを買うのでいいんじゃないかな。
そして夜景なり星景なりを長時間露光で撮ってみて欲しい。スマホでは（ほぼ）不可能だった撮影が出来るので。
はじめての人に先に言っておくと、三脚も沼です。5000円の三脚なんて安い、ってみんな本気で思ってます。
中古でカメラもしくはレンズを買うのは、「はじめての人」にはお勧めしない。中古品の良し悪しを見抜けないし、何か不具合があった時に、それがカメラ自体の欠陥なのか、個体の不良なのか、そもそも不具合なのかどうかすら判断出来ないだろうし。
まわりに詳しい人がいて、その人から中古のカメラとレンズを借りることが出来るなら、それはベストに近い。一眼レフだとしても全然オッケー。
一眼レフが時代遅れというのに噛み付く人が多かったけど、時代遅れなのは間違いないと思う。ただ一眼レフの長い歴史の中で素晴らしいレンズが複数あって、そのレンズでしか撮れない写真も山のようにある。マウントアダプターがあるとはいえ、一眼レフのシェアが5%を切るようになるのは相当に先の話だと思う。
一方で、いずれミラーレスのレンズが多数出揃うと、そこではきっと設計上一眼レフでは不可能だった素晴らしいレンズも登場し、ミラーレスでしか撮れない写真もきっと出てくるようになるだろうな、と思う。
二番煎じでごめんなさい。
matplotlibが定番で、より綺麗なグラフを描くならseabornと言われているが満足できなかった。
ここ(https://qiita.com/skotaro/items/cdb0732ad1ad2a4b6236)にあるようなグラフは参考にしているが、もう少し応用をと思うと難しい。
TableauかPowerBIのような色合いが欲しい。
ディープラーニングをやっていて、むしろかっこいいグラフを描くのを学習してくれと思う。
エクセルでのグラフも手修正にかなり時間がかかるが、Pythonで描いて調整してを繰り返すのは時間がかかって仕方ない。
Plotlyでも良いのだが、こちらも修正しようとすると一仕事となる。
信号処理をしたり、FPGA用のHDL吐き出したり、画像処理やロボット制御はMATLABを使っていた。
Pythonのライブラリはかなりあるのだが、OpenCVとの連携はいいが、ハードとの連携になると微妙に不便。
MATLABも使いやすいかといわれると微妙である。あと高い。Juliaに期待してるがグラフを描くところで早くなくて躓く。
(MATLABをPythonで呼び出せばいいじゃんと言われそうではある)
論文の検索だと、google scholarやhttps://app.dimensions.ai辺りを使っている。
Mendeleyでそれなりに満足しているが、煩雑な感じもするので、もう少し良いのがあれば知りたい。
THKのリニアモータ（http://www.ea-thk.com/?q=ea_jp/node/3903）とか三菱のLM-H3あたりが欲しい。
高速かつスムーズに動く。
ACサーボはロータリーエンコーダのおかげで精度は出るのだが、速度が欲しい。
レニショーやミツトヨのが欲しいのだが、Amazonや楽天などでは買えない。eBayも、AliExpressもない。
3Dプリンターの精度を上げるなら必須ではないかと思うのだが、売ってないので試すことができない。
ブート関係やパフォーマンスチューニングに欲しい。普通に買えない。
RISK-V用のそろそろ出てきて欲しい。
サーボ用のが欲しい。Amazonだと良いのがない。
Amazonですら売ってなくて困る。
「誰にも使われない機能を持つ製品」が生まれてしまう2つの理由
なんかオリエンテッドオリエンテッドって意識の高いこと言ってるけど、こんなんどう考えても「冷蔵庫内を遠隔で確認したい」→「無理です、手動なら何とか」っていう話の流れがあっただけだよなあ。
人生100年時代における「日立の新たなスマートライフ事業の創造」：日立評論
3.2 「冷やす」を変える
食事の支度のため，仕事帰りにスーパーマーケットへ立ち寄ることは少なくない。しかし，冷蔵庫に何を買い置きしていたのか思い出せず，同じものを重複して買ってしまったり，必要なものを買い忘れたりしてしまうこともある。そもそも仕事で帰りが遅い日が続くと，買い物に行く時間を作ることができない。
そのような困りごとに対し，冷蔵庫に組み込んだカメラやセンサーを通して食材の買い置き状況を外出先のスマートフォンから確認できるようにする。また，食材の賞味・消費期限を登録でき，期限の到来予定を通知してくれれば，食材を使い切ることにもつなげられる。さらに，日頃必要な食材の在庫が冷蔵庫にない場合には自動発注してくれるサービスができれば，例えばシニア世代の買い物の負担を軽減できると考える。これらを実現できれば，冷蔵庫は単純に食材を冷やすためのものではなく，必要な食材を補充したり，新鮮なうちに食べることを促したりする新たな価値を提供できる。
これを実現するための第一段階としての「手動で食材管理」なんだったら、まあダサいはダサいし、Googleとかだったら画像処理でチョチョイのチョイだったりすんじゃねーのとか思うけど、それでもコンセプトとしては実現を目指して頑張ってほしいというくらいには魅力的じゃないかと思うよ。
誰にも使われない機能が生まれてしまう理由は「不十分なユーザー理解」と「解決策オリエンテッドな開発」だっけ？
MRIは高価で管理も難しいので、そもそも設備が無い病院も少なくありません。
また、さらにその中でも性能の良い、悪い（画像がきれい、様々な画像処理ができるなど）があり、良い機械を持っている病院はそれを売りにしたりもしていますね。
ただ、MRIは時間がかかる検査なので、救急でかかった時に第一選択になる可能性は低いです。（脳梗塞が疑われる時だけは例外的にMRIが第一選択ですが）
なのでおそらく増田さんがかかった時にCTだったのは、そのあたりも理由だったと思います。
NTT研究所退職のエントリを皮切りに、いろんな転職体験が投稿されるようになってきた。ちょっと前にも退職エントリが流行った時があったと思ったけど、思い出すのが面倒だからまあググってみてよ。
ああいう退職エントリ、そして転職成功談を見るとああ眩しいなぁ、すごいなぁ、羨ましいなぁとなーんにもできない自分がすごく情けなく思えてくる。
製造業のシステム部門みたいなところで働いてるんだけど、いま26歳。大学は三流私立理系の情報工学を出た。いちおう卒論も書いてるよ。まあ学部卒だから、先輩たちがずっと引き継いできたプログラムをちょっとだけ弄っただけ。教授に卒業させてもらったようなもんなんだけどさ。
そんなんだから情報工学の基礎もあるようなないようなもんなわけよ。CとJavaをちょっとかじって、ちょっとしたプロジェクト課題みたいなのをやって、グラフ理論とか、教養科目だけど線形代数やって、画像処理とか、論理回路とか通信の基礎とか学んだら実習したりまあそんなもん。
そんなこんなで卒業して、研究室の先輩が就職してたからって理由で受けた企業に内定もらえたから就職して、集合研修受けて配属されてはや数年ってそんな感じ。
自社開発の製品をちょっとだけカスタマイズして納品とか、時々問い合わせ来ると対応したりするそんな感じの部署。だいたいC#とJavaの組み合わせで、ときどきJavascriptをちょっとだけ書いたりする。でもだいたいはexcelとかWordで資料作って、バッチをちょっと書くとかそんな感じ。
モダンな言語っていうの？RubyとかPythonなんか業務で触ったことがない。
バリバリとプログラムを書いて製品作ってサービス提供するとか、工学的な視点から研究するでもなく、先人が作り上げてくれたなんとなくの仕組みをなんとなくなぞるような仕事をしている現状。それでもそこそこお給料はもらえるから、生活するのに困るとか、めちゃくちゃ残業が多いわけでもない、けど、微妙に、ぬるい。
話が逸れまくったけど、結局、自分にはできないんだろうなって、転職とか退職エントリを見るたびに感じる。ソフトウェア開発する実力がない、底辺エンジニアの目線から。
今iPhoneの中には5,000曲くらい入っている
元々アルバム単位で聞くほうだがこれたけ曲数が多いとシャッフルが面白くなる
・AIで曲調を解析してムードに合わせたプレイリストを自動で作る
・BPM縛り
・30分、1時間など時間の設定、ジャンルやムードなど様々な条件付けに合わせたプレイリストの自動作成
ちなみにitunesでジーニアスという、自分が聞いてる音楽の情報を元にしてオススメなどを提案してくれる機能があるがこれがもう全然ダメ。お前は俺の好みをまったくわかってないぞとガッカリする
画像処理なんかではAI搭載が流行ってるみたいだし、そんなのよりずっと簡単ではないのか。曲単位で聞くのが当たり前の時代、もっとプレイリストに重きを置いたプレイヤーがないものか
・
国公立理系にはなんとなく来た．ぼんやり興味のある分野に来たつもりだったが，自分はコード書いてる方が楽しいんだなぁと気づいたのがB4卒論を書いているときだった
M1になった今，情報系ではなかったことを後悔しているけど，とりあえずプログラミングを勉強してはいる．
成果物が手元の端末に置けるっていいなって思ってモバイルエンジニア，特にiOSエンジニアを志望するつもりだ．
で，就活で大学で打ち込んだことはなんですか，とよく聞かれるらしいがそれを答えるためだけに大学に行っていたのだろうか，果たして俺は打ち込んだことに何を言えばいいんだろう
でも大学で研究して得たものはうちの研究室では就職に直接繋がらない．
画像処理やってたから画像処理系，機械学習の研究やってたから機械学習を使う，そんな職に就けるようなわかりやすい研究ではない．
大学の勉強は往往にして職にはほぼ関わらないというのは，自分には，わかるようでよくわからない
研究したかったから来たけど途中で職にしたいことは別だと気づいた，でも大学院まで来てしまっているし辞める踏ん切りも金もない．こんな中途半端な気持ちで何を言えというのだろう．
アプリを書くのは楽しいけどおそらく周りの大学時代の空き時間はみんなコード書くのに費やしました〜という人間には全く足元にも及ばないだろう，そんな微妙な自分を採用する企業はあるのか
著名なアプリエンジニアの方々の中にも自分と同じ分野出身の方がいて，就職路線は普通に用意されているんだな，とは感じるが…
読みづらくてごめんね 就職が怖くてすごい不安なんだ 周りからは焦り過ぎって言われたけどどうしてそんな楽観できるかわからないんだ
院進学は間違いだったのかなぁ，学部選択の時点で間違いだったのかなぁ
http://dlit.hatenablog.com/entry/2018/10/10/080521
https://anond.hatelabo.jp/20181010122823
私もこの流れに賛同したので続きます。私は博士課程の学生なので、多少間違いがあるかもしれませんが、大筋は合ってると期待します。身バレしない程度にざっくりとした纏めにとどめますが、誤りがあった場合の修正については諸氏にお願いしたい。他の研究者の諸事情を聞くのは面白いですね。
というようなモノになると思います。各分野を横断する様な複合的な研究も多いのですが、大雑把にというところでお許しください。最も著名な研究者は現在はドワンゴリサーチを主幹しておられる西田先生でしょう。
国内ですと画像電子学会、VCシンポジウムといった会議や雑誌に投稿しますが、国内への投稿はあまり重要視されていないという現状があります。では、どこへ投稿するのか？といいますと、Siggraph (Asia) 、 Eurograph、Pacific Graphics などの主要な総合会議になります。主要会議については、インパクトを重視する面もあるのですが、各ジャンルで、例えばレンダリングではEGSRなど、主要な国際会議と同等レベルの難易度とみなされる会議があり、これらの専門ジャンルの分派会議は総合会議よりは多分に理論的な研究が発表される傾向があります。最も評価が高いのは主要三会議ですが、それらでの採択が無理なら、再実験や修正したのちに、ランクを落として投稿し、より注目度の高い会議での採択を目指します。
CGの論文は、ACMのデジタルライブラリーに公開されるほかは、殆どの場合は著者の一人がプレプリントを公開する慣習があります。ACMのみですと会員登録をしていない実業界の人の目に触れにくいという事情が影響しているのかなと。SiggraphとEurograph及び主要な分会を除いては、基本的には国際会議で発表された論文は、Proceedingになります。基本的にはというのは、その中の優れたもの何報かはジャーナルに採択されることもあるからです。またジャーナルに直接応募する事も出来ますが、ジャーナルへの投稿は会議への投稿よりも時間を要する事情もあって国際会議へ投稿する人が多い様です。当然ですが、これらは全て査読されます。何度もリジェクトされます・・・。
https://www.eg.org/wp/eurographics-publications/cgf/
https://www.siggraph.org/tags/tog
一般的な論文のページ数は1ページ両面印刷 2段構成で10P程度です。とても短いですが、短い分だけ綺麗に纏める能力が問われる事になりますし、一言一句と言えども無駄にできない厳しい調整を繰り返して執筆します。
主要会議は下記のリンクに纏められています。リンクから論文も見れますので、ご興味があればどうぞ。
http://kesen.realtimerendering.com/
CG業界における最高峰の雑誌は、ACM Transactions on Graphics で、IFは 4,218となっています。
次いで重要なのが、
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics でIFは 3.078。
Computer Graphics Forum でIFは 2.046。
ieee computer graphics and applications で、IFは 1.64と続きます。
残念な事ではありますが、CGではIFが1.0を超えるジャーナルは少ないので、研究者の多さに比較して掲載枠は少なく競争は非常に激しくなっています。これもジャーナルよりは、それと同等に評価されるトップカンファレンスの proceedingにする理由かもしれません。
学位の取得難易度は、理工学系では高くない方だと思います。博士を取る過程で要求されるのは、雑誌ないし高レベルの会議のproceeding 2報というのが観測範囲での相場です。国内会議への投稿や、査読なし投稿、講演資料などを含めると5本程度はある感じになるのではないかと思います。博士を獲得するまでにかかる時間は3年となっています。それより長くかかる人も、短く終える人もいます。アカデミックなポストは常に足りない状況にあり、非常に優秀な研究者も結構苦労してるように見受けられますが、産業界に就職する場合は非常に簡単です。
CGをやる上で必要になる数学と物理は、基礎科学分野では学部生時代にやる様な初歩的な数学や物理です。最適化問題を解くことが多くなる関係で最適化数学についてはよくやっておいた方が良いようです。この辺りはジャンルに関係なく一通り勉強しておく必要があります。数学や物理の勉強量は、基礎科学分野よりも多くはない分、情報系のアルゴリズムに関する基本的な理論やプログラミングによる実装能力が問題になります。研究の為には比較対象となる研究を数本程度自分で実装したりする必要がある上に、バグを出せば致命傷になるという点が実装力の高さを要求する理由です。優秀な学生は、そこらの社会人よりも優秀という事は珍しくなく。プロコンでレッドコーダー（日本で20人程度らしい）を持っているという様な人もいます。
一本の研究を終えるのに読みこむ論文は、20～50、自分で実装する研究が 1～3、という量になると思います。斜め読みするものまで入れると、その倍くらいでしょうか。物理学と比べると明らかに楽ですね。
CGでは、どのジャンルを選ぶかで博士の取り易さに差はないように思えますが、レンダリング分野は先鋭化しすぎていて、既存の研究をキャッチアップして実装し、自分の研究を行うまでの間に膨大な努力を必要とする上に、光学的にみて正しいのか？（追記: 実際に物体に光を当てた場合に得られる画像ないしデータは、計算によって得られた結果と等しい物になっているのか？ ）という様な厳しい評価を受ける傾向があり、（CG系の）他分野に比べて業績を出すのが大変だと思います。研究者の中には10年以上に渡って育てて来たレンダリングエンジンをベースに研究を行う為に新参との差が大きいのです。そういう意味で優れた研究者に師事する事が非常に重要と言われています（師匠がエンジンを持ってますので）。最近は深層学習との組み合わせも増えてきているので、勉強量は非常に多いジャンルだと思います。その分、ゲームや映像分野で花形であり就職の際には引く手あまたになります。
近年、流体シミュレーションや弾性体シミュレーションは、新規性を出すことが難しいジャンルの一つと言われていて、トップカンファレンスでは採択本数が多くはありません。テーマ選びが難しい分野だと思います。リアルタイムなシミュレーションが難しい分野なので、ゲームなどでの応用を狙ったリアルタイム化の研究などが学生には人気がある様です。リアルタイム化すると理論的には正しくない、という様な齟齬が生まれる事が難しく、その折り合いの付け方に肝があるようです。レンダリング同様に就職に強い技術でしょう。流体力学や有限要素法などの知識を特に必要としますが、定型化されている部分があるのでキャッチアップはレンダリングよりは容易と思います。
モーションとはどんなものか？というと、ゲームや映画などで使われるキャラクタの動作＝アニメーションの事です。行われる研究はすぐにでも実用化できそうな研究が多く、実際に企業（ディズニーなど）での研究成果が発表されることも珍しくはありません。髪の動作の研究なども、モーション研究のテーマの一つです。これも就職するなら強い分野です。特定の数学や物理に依存せず、基本的な数学の知識全般を必要とします。例えば衝突を考慮するならば力学を使うというような感じです。
かつてはCADなどで流行りのジャンルだったのですが、CADの研究が下火になったこともあり、現在は傍流の研究です。ただ形状解析の研究は、テクスチャ展開などCGに必要な技術を支えるものではあるので、現在も一部の研究者によって行われています。ゲームや映画で使うLODを作成する技術も、この分野の成果の一つです。他にはMRで赤外線センサーから取得した点群を形状に変換するといった場面で研究が役に立ちます。就職という観点から見ると、企業からの需要は少ないかもしれません。微分幾何と一部は位相幾何が特に必要となる知識です。
画像処理は画像認識系の会議へ行く事も多いのですが、近年、注目を浴びているのは、深層学習と組み合わせることで、ラフな線画をプロが書いた様な鮮明な線画に自動的に置き換えたり、また無彩色の画像に彩色する様な研究です。特に必要とするものはなく広く知識を必要とします。部分的には、色空間を多様体と考える様な研究もあったりするので、位相幾何学をしっていないとというような事もあります。伝統のある研究ジャンルだけに、問われる知識も広範です。画像認識系の研究にも精通している必要がある為、論文を読む量は多いでしょう。
基礎科学系では疑問視されることはないと思いますが、学科としての歴史が浅くかつ実業に寄った分野なので、論文の評価はどうなってんの？という疑問があるかと思い追記します。
査読の際に問われるのは、手法の妥当性です。先行研究との比べて何が改善されているか？理論的にそれは正しい計算なのか？といった事を主に問われます。情報工学のCG分野も科学ですので、先行研究との比較もデータを集め、解析的に、何がどの程度良くなっているか？を記述します。また、各研究が基本的な知識として使っている基礎科学系の知識にそって、理論的に研究手法が正しいものであるかも厳しく見られます。査読によって疑問を示された場合、一定の反論期間を与えられます。
研究者は査読を通過するために、動画やプログラムコードなど、再現性を示す資料を合わせて提出することで、査読者を納得させる工夫を行います。時には論文そのものよりも追加提出資料のボリュームが大きくなるという事もあります。というか、それが常でしょうか。
自身の研究も含めて既存の研究は、後発の研究者によって実装され検証されます。上手くいかなければ質問を受けるし、疑問を提示され、後発の論文で批判を受けることもあります。そうならぬように、実装したものを公開している研究者もいます。親切な研究者であれば、比較に使うと言えばコードや実験に用いたデータをくれることもあります。
以上のような仕組みによってCG系の論文は研究としての質を保っています。地道で厳しい基礎研究ではなく、実業に近い応用的な研究なので、すぐに企業で使われる事も多く、それも研究の妥当性を証明する一つの手段となっています。
sisopt 結構誤りあると思う。SIGGRAPH(Asia)論文はTOGに自動的に載るし、TOGに載った論文はSIGGRAPH(Asia)での発表権が与えられるからそれらは同等
これはその通りです。誤った情報を書いてしまい、失礼しました。業績要件については私の知ってる方を含めての狭い観測範囲ですが、なるべく高いレベルで 2報という方が多いようです。全大学ではないことはご了承ください。ご指摘いただきありがとうございました。
一度の操作で複数の画像を撮影するのは入力の話だし、最終的に合成して画像処理して一枚絵にするのは出力の話なので、やっぱり「センサーの違いが最終的な写真画質の決定的な違いではない」とは言えるよな。
iPhone(つーかスマホ)はレンズとセンサーは小さいけどCPUとDSPがいいからなあ
コンデジの台湾製1枚1000~2000円のSoCでどれだけ戦えるものか
世間のスマホがCortexA9積んでる頃に、MIPSの400MHzのコアとかARM9の200Mhzのコアを使ってたよ
それで画処理は全部で3秒以内と言われてもなって感じだった
DSPはDSPで、専用でなく出来合いのSoCのオマケだからお仕着せの画処理が基本で大したチューニングはできない
6年前の話だから今は状況が変わってるのかもしれないが、当時は高感度撮影するのでなければ5万円以下のコンデジはiPhoneや他のスマホ以下だった
これは間違いない
今だから書くけど、自社設計でも何でもないSoCに「自社の画像処理エンジンを積んでます」みたいな書き方をするのは詐欺じゃないのかと思っていた(どことは言わないが)
曰く、チューニングが自社流だから間違ってはいないという見解らしい
そんなのありかよ
