Macのスティッキーズ.appが飛んだ時の対処について

.DS_Store を消したら悲劇が。。。

.DS_Store を消していたら、Macの設定がいろいろと消えてしまいました*1。。。なんてこった！！

現在、MacOS X 10.15.7を使っていますが、スティッキーズのデータ復旧が以前のバージョンとやや変わっているようです。

実際、~/Libraryに、StickiesDatabase というのがあるのだけど、これを追加しても、まったく、何も起こりません。

ここに保存先*2を探しあてました。 スティッキーズのの復旧の仕方を、メモしておきます。

解決策。。。

結論から言うと、

/Users/[User Name]/Library/Containers/com.apple.Stickies/Data/Library/Stickies

というフォルダに、メモごとに.rtfdファイルで分かれて保管されています。

そこに、以前の.rtfdファイルを追加すれば、復旧できました。よかった、よかった！

ただ、Libraryフォルダは隠しフォルダで、隠しファイルを表示させる設定にさせないと見えません、 あるいは、Macターミナルを起動して、以下のコマンドで対象フォルダが開けます。

[User Name]は、各自のユーザーネイムに変更してください。

open /Users/[User Name]/Library/Containers/com.apple.Stickies/Data/Library/Stickies

まとめ

スティッキーズなどの関連ファイルが消えると結構面倒でした。 ほんと、小まめにタイムマシーンを心がけましょう。。。

*1:メタデータはやはり大事

*2:ちなみに、隠しフォルダです

画像解析関連のRパッケージについて調査してみた件 〜ANTsRNetを用いた、RにおけるU-NETの実装事例〜

今回、画像処理・画像解析に関するRパッケージを調査したので、見つかったパッケージを（広く浅く）紹介する。

調査対象は、CRAN、Bioconductor、Neuroconductor (= GitHub/CRAN) とかで、検索キーワードは、imag(e), microscop(y) あたりで調べた。

あと、バージニア大学の‪Nick Tustison‬ *1らが開発している「ANTsRNet」を使った事例として、2D U-NET/CPU版による画像セグメンテーションの実行例も紹介する。

後日記事にもしたいけど、とりあえずは、slideshareの埋め込みで。。。

201209 Biopackathon 12th from Satoshi Kume

埋め込みだと画像がボケてるので、slideshareで元ファイルをダウンロードして見ていただくほうが断然良いです・・・

*1:http://ntustison.github.io/CV/

Paperswithcode.com（主にDLモデル・コード、論文、コンペのスコアとかのまとめサイト）にあるComputer-Visionセクションのまとめをしてみた件

はじめに

Papers with Codeというサイトがある。そのサイトのAboutを見てみると、

Our mission

Papers with Codeのミッションは、機械学習の論文、コード、評価表を含む無料でオープンなリソースを作成することです。 これは、NLPとMLに支えられたコミュニティと一緒に行うのが最善だと考えています。 このウェブサイトのすべてのコンテンツは、CC-BY-SA（ウィキペディアと同じ）の下でオープンにライセンスされており、誰でも投稿することができます。 また、天文学、物理学、コンピュータサイエンス、数学、統計学などの分野で、コードを使った論文のための専門的なポータルも運営しています。

paperswithcode.com

機械学習の論文、コード、評価表を含む無料でオープンなリソース（=ウィキペディアと同じ扱い）というのは大変有難い。

今回、Papers with Codeにある、computer-visionセクションをまとめてみた。

同セクションのなかで、個人的に興味がある、 画像認識に関するタスク/ベンチマークとかを中心にまとめてみた。

DLモデルのバックエンドを見ていると、最近、ほとんどPyTorchで構築されている。 アカデミア研究ではTensorflowはあまり使われなくなってますよね。

2020年12月12日時点での調査

Semantic Segmentation / セマンティック セグメンテーション

• Semantic Segmentation, 1397 papers with code · Computer Vision

• 3D Semantic Segmentation, 45 papers with code · Computer Vision, Subtask of Semantic Segmentation

• Tumor Segmentation, 67 papers with code · Computer Vision, Subtask of Semantic Segmentation

medical-image-segmentation / 医用画像セグメンテーション

• Medical Image Segmentation, 127 papers with code · Medical

• Brain Tumor Segmentation, 41 papers with code · Medical, Subtask of Medical Image Segmentation

• Brain Segmentation, 31 papers with code · Medical, Subtask of Medical Image Segmentation

• Retinal Vessel Segmentation, 22 papers with code · Medical, Subtask of Medical Image Segmentation

• Cell Segmentation, 19 papers with code · Medical, Subtask of Medical Image Segmentation

• 3D Medical Imaging Segmentation, 20 papers with code · Medical, Subtask of Medical Image Segmentation

• Liver Segmentation, 10 papers with code · Medical, Subtask of Medical Image Segmentation

• Lesion Segmentation, 74 papers with code · Medical, Subtask of Medical Image Segmentation

Image Classification / 画像分類

• Small Data Image Classification, 42 papers with code · Computer Vision, Subtask of Image Classification

• Semi-Supervised Image Classification, 47 papers with code · Computer Vision, Subtask of Image Classification

Object Detection / 物体検出

• Object Detection, 1017 papers with code · Computer Vision

Domain Adaptation / ドメイン適応

• Domain Adaptation, 594 papers with code · Methodology

Image Generation / 画像生成

• Image Generation, 488 papers with code · Computer Vision

• Image-to-Image Translation, 197 papers with code · Computer Vision, Subtask of Image Generation

Data Augmentation / データ拡張

• Data Augmentation, 585 papers with code · Methodology

Super-Resolution / 超解像

• Super-Resolution, 373 papers with code · Computer Vision

• Image Super-Resolution, 205 papers with code · Computer Vision, Subtask of Super-Resolution

Denoising / ノイズ除去

• Denoising, 448 papers with code · Computer Vision