Unityのサーフェースシェーダーの最小実装

Unityのサーフェースシェーダー（Standard Surface Shader）の最小実装の方法を紹介します。 1.Unityを起動し「3D」でプロジェクトを作る 2.ヒエラルキータブから3D Object > Cubeを選択して立方体を作る 3.プロジェクトタブからCreate > Materialでマテリアルを作る 4.作ったマテリアルをさきほど作ったCubeにドラッグ・アンド・ドロップしてアタッチする 5.プロジェクトタブからCreate > Shader

Unityのシェーダーの種類を整理する

環境：Unity 2021.1.5f1 Unityのシェーダーの種類は次のようなものがあります。 スタンダードサーフェースシェーダー(Standard Surface Shader)・・・簡単にかけるシェーダー。ライティングの処理などはUnityがしてくれる。ユニットシェーダーに変換される。 ユニットシェーダー（Unit Shader）・・・複雑な処理のかけるシェーダー。頂点シェーダーとフラグメントシェーダー。ライティングの処理は自分で書く必要がある。 イメージエフェ

モバイルアプリエンジニアのためのTensorFlow 2.x 入門 (6) - モデルの情報を得る

モバイルアプリエンジニアの方がTensorFlowに入門するための連載記事です。 今回はモデルの構造を可視化したり、中間層の値を確認する方法について説明します。 機械学習におけるモバイルアプリエンジニアの役割は、主に専門家が作ったモデルをアプリで動かすことだと思います。 アプリで動かせる形に変換するためには、モデルがどのような入出力で、どのような構造をしているのかといった情報を把握する必要があります。 同じ会社内でモデルを作っている場合は、仕様の情報としてもらえばいい

モバイルアプリエンジニアのためのTensorFlow 2.x 入門 (5) - 画像データセットの読み込み

モバイルアプリエンジニアの方がTensorFlowに入門するための連載記事です。 今回は画像データセットの読み込み方について説明します。 前回まではモデルの書き方の説明など、基本的な使い方を説明しましたが、モバイルアプリエンジニアのという観点からすると、画像の読み込みはよくありそうなユースケースなので、このテーマを選びました。 画像の読み込みは、tf.data.Dataset & TFRecordを用いた方法と、ImageDataGeneratorを用いた方法の２種類が

2020年のふりかえり

この記事は エンジニアと人生 Advent Calendar 2020 14日目の記事です。 2020年は、けっこう良い年でした。 どのぐらい良い年だったかというと、冒頭のようなきれいな紅葉の写真を散歩中に撮れるぐらいに良い年だったかなと思います。 今年はとくに紅葉がきれいに感じられるので、ということは良い年だったのではないかと🍁 結婚は6年目、長男は4歳に、次男は2歳になりました。 次男が歩けるようになったことが大きくて、身体的な負担はだいぶ減りました。 思えば

モバイルアプリエンジニアのためのTensorFlow 2.x 入門 (4) - さまざまなモデルの書き方

モバイルアプリエンジニアの方がTensorFlowに入門するための連載記事です。 今回はさまざまなモデルの書き方を説明します。 TensorFlowは歴史的な経緯から、さまざまなモデルの書き方ができます。これも混乱ポイントなので１つ１つ紹介したいと思います。 書き方は主に次のような分類があります。 ・Sequential API ・Functional API ・Subclassing API それぞれの書き方と特徴を説明したいと思います。 この入門は、Goog

モバイルアプリエンジニアのためのTensorFlow 2.x 入門 (3) - 最小実装でモデルを作って学習させる

モバイルアプリエンジニアの方がTensorFlowに入門するための連載記事です。 今回はいよいよ機械学習のモデルを作ってトレーニングして推論までしてみます。 この入門は、Google Colaboratoryを使います。使い方は第１回にありますので、そちらをご覧下さい。 過去の記事はこちらからご覧下さい。 モデルを作るまずは、最小実装でモデルを作ってみます。 0〜5の範囲の数字を入力すると、偶数か奇数かを判定するモデルです。 <モデルのイメージ> 出力は、偶数＝

モバイルアプリエンジニアのためのTensorFlow 2.x 入門 (2) - いろんな処理の書き方

モバイルアプリエンジニアの方がTensorFlowに入門するための連載記事です。 今回は、基本的な処理の書き方を説明します。 TensorFlowは歴史とともにいろいろな処理の書き方ができるようになっています。それが混乱ポイントでもあるので、それぞれの書き方を紹介し、違いを説明します。 この入門は、Google Colaboratoryを使います。使い方は第１回にありますので、そちらをご覧下さい。 第１回はこちらです。 前回のコードの振り返りと、解説最初に、前回書い

モバイルアプリエンジニアのためのTensorFlow 2.x 入門 (1) - 最小コードで動かしてみる（Web上で試せます）

モバイルアプリエンジニアの方が、TensorFlowに入門するための記事を書いていこうと思います。 『モバイルアプリエンジニア』のための、と題しているのは私がモバイルアプリのエンジニアだからで、最終的にはモバイルアプリでモデルを動かすときの情報を書こうと思っているからです。 ただ、最初はTensorFlowの基本から入っていきたいと思いますので、アプリエンジニアの方以外にも参考になるかと思います。 TensorFlowとはなにかTensorFlow（テンソルフロー）とは

夏目漱石の小説をディープラーニングに読ませていろいろ質問してみた

Transformersという自然言語処理のディープラーニングモデルがありますが、これを簡単に構築できるSimple Transformersが面白そうなので試してみました。 Simple Transformersを使うと、モデルに文章を読ませたあと、こちらが質問をすると文章の中から回答を返してくれます。 ということで、夏目漱石の小説をいくつか読ませてQ & Aをやってみたいと思います。 1. 夏目漱石の小説を入手する夏目漱石の小説は青空文庫から入手できます。 ただ、

AIで一足お先に紅葉狩り

そろそろ紅葉の季節がやってきましたが、CycleGANという技術を使って一足お先に紅葉を楽しんだので、その作り方を紹介します。 それでは早速説明します。Google Colaboratoryを使います。 1. データを収集する データは、紅葉じゃない写真と、紅葉の写真です。この２つを集めてCycleGANに学習させると、写真を紅葉にしてくれる『紅葉フィルター』が作れます。 画像データは、icrawlerというフレームワークを使うと簡単です。 キーワードを設定するとネット

Blenderでテーブルとコップと葉っぱを描いてみた