バルセロナ1

バルセロナにいます。

スリに気を付ければ治安は比較的良いほうだと思う。

カタルーニャ広場

シャボン玉おじさんもいました

サグラダファミリア内部。すごい良いです。

早朝のバルセロナの地中海。
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・東北に行ってきました

蔵王キツネ村に行ってきました。
キツネ村はキツネが放し飼いにされているところです。
去年も行ったのですが、
三月だったので雪がなくちょっと残念な感じだったので
今年は雪がある時期を狙って。

相馬市に一泊して、
帰りは、震災のあった場所を見学してきました。
実はこれまで行ったことがなかったので、
現状どうなっているのかをこの目で確認しておきたかった。

津波がここまで来ましたという看板がいろんなところにあります。

福島第一原発のある双葉町のすぐ隣、浪江町は
最近、帰宅困難地域から解除されました。

ガイガーカウンタを持っていきましたが、
線量は場所によっては0.3μSv/hでまだまだ高いです。
政府が支援金を打ち切るために無理やり解除したという印象。

チェルノブイリの例を考えると、こんなに早く
人が住める場所になるとは考えられません。

しっかりと対策をしつつ、
復興も福島の名産品は食べ物ではなく
精密機器などにしたほうがいいのではないかなぁと感じました。
(どうしても食べ物では福島県産は避ける傾向がある)

シグマの向上も福島にあるし、
新しい産業を立ち上げる支援のほうが現実的な気が。

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・ディープラーニングについて

オリンパスのEM1Xがついに
デジタル一眼としてディープラーニングを用いた
AFを実装してきました。

ディープラーニングについては以前の記事にも記載。

ぱっと、単語だけを見ると、
カメラを使っていくうちにどんどん賢くなっていくのかと思う方もいますが
この記事を書いている現状では、そこまでの性能はありません。
予めメーカが学習させたモデルを使って
判断しているに過ぎません。

具体的にどんなことをやっているのかを簡単に説明します。
例えば、飛行機にAFをあわせる機能の場合。

大量の飛行機の画像と、
画像の中でどこに飛行機がいるかの情報(アノテーションという)
を用意します。

上の写真の飛行機は過去に撮影したものから探しました。

枠(バウンディングボックス)もつけました。
これが正解データです。
認識率をどこまで求めるかにもよりますが
数万枚の画像が必要です。

ただし、人間でも飛行機と判断できないような
微妙な画像だと、余計なことを覚えてしまうので
そういった画像は除外します。

空に飛んでいるのは飛行機？鳥？

適切な画像を教師データとして学習させることで

人間のように飛行機を認識することができるようになります。

カメラで実際に飛行機を撮影するときに、
飛行機がプレビュー画面でどこにいるかわかれば
あとはそこにピントを合わせるだけ。

このように、ディープラーニングでは
大量の画像データとラベル付き情報が必要になってきます。
その点で、Googleのようなbigデータを扱う会社は
大量の画像をすでに持っているので有利です。

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・シャボン玉ボケ

最近話題になっているオールドレンズで
Trioplan 35

というものがあります。

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このレンズは球面収差補正がオーバーコレクションで
玉ボケの周りに輪郭が付き、二線ボケになっています。

ただ、玉ボケの周りに輪郭が付くのが味として
「シャボン玉ボケ」として一部で有名になっているようです。

このレンズは20万近くと非常に高価なのですが、
実はペンタックスのKマウントで現行レンズで
このシャボン玉ボケが出るレンズがあります。

FA50mmF1.4です。

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最近、高性能なDFA50mmF1.4も出ましたが、
こちらは古いタイプなので安い。

以下がシャボン玉ボケの例

見事に玉ボケの淵に輪郭がついているのがわかります。

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