マガジンのカバー画像

エンジニア系記事まとめ

406
エンジニアに関する記事をまとめたマガジンです
運営しているクリエイター

2021年2月の記事一覧

住所検索開発者が教える、知っておきたい日本の住所の話(第3回)

こんにちは。見習いスパルタ人1号です。ナビタイムジャパンで地点検索基盤の開発を担当しています。 第1回では住居表示法について、第2回では地番住所について解説しました。第3回となる今回は地番住所のコーナーケースについて解説するとともに「計算機で扱う日本の住所」の総説を行います。 前回から時間が空いてしまい申し訳ないですが、今回の内容は前回までの内容を前提としている箇所がありますので、復習がてらお読みいただくとすんなり理解できるかと思います。 ヘッダ画像から察した方もいらっ

ディープラーニングで物体検出を試してみた - 第3回: 検出結果をプロットする

こんにちは、けんにぃです。 ナビタイムジャパンで公共交通の時刻表を使ったサービス開発やリリースフローの改善を担当しています。 物体検出の解説 3 回目になります。2 回目では TensorFlow Hub に登録されているモデルを使って物体検出を行いました。 今回は検出結果であるバウンディングボックスをプロットする処理を解説しようと思います。 全記事のリンクはこちらになります。 ・第 1 回: 画像の読み込み(前処理) ・第 2 回: TensorFlow Hub を

指定した駅を回避する経路探索機能を作りました

公共交通の「混雑回避」を考える  こんにちは。i18です。ナビタイムジャパンで研究開発部門で乗換探索エンジンの開発を担当しています。  二度目の緊急事態宣言に入り、一ヶ月が経ちました。コロナとはもう少し付き合うことになりそうだなと実感しています。  コロナ対策として「マスク」「手洗い・消毒」の定着化、「人混みを避ける」など生活が大きく変化しました。  特に公共交通では「人混みを避ける」という動きが強く、窓開け運航による換気や時差出勤の推奨などコロナ対策を率先して取り入れ

ディープラーニングで物体検出を試してみた - 第2回: TensorFlow Hub を使う

こんにちは、けんにぃです。 ナビタイムジャパンで公共交通の時刻表を使ったサービス開発やリリースフローの改善を担当しています。 物体検出の解説 2 回目になります。1 回目では画像データの読み込みと正規化について解説しました。今回はモデルを入手して推論するところまでを解説しようと思います。 全記事のリンクはこちらになります。 ・第 1 回: 画像の読み込み(前処理) ・第 2 回: TensorFlow Hub を使う(モデルの利用) ・第 3 回: 出力結果をプロット