30 ID:Aue4hCmG0 >>889 は? 6部がまさにそれなんやが 903 風吹けば名無し 2020/09/26(土) 12:59:46. 83 ID:/9TT4H+na >>802 準備に時間なんかかからないってワニの作者が言ってたからガセ 904 風吹けば名無し 2020/09/26(土) 12:59:56. 76 ID:ZvbWPwqH0 >>888 すまん吉良やわ その次は大統領でええで >>896 勝てばよかろうなのだー!は頂けない😡😡 907 風吹けば名無し 2020/09/26(土) 13:00:18. 83 ID:kCRloPowM SBRやるには6部だけ抜かすわけにはいかんしな 908 風吹けば名無し 2020/09/26(土) 13:00:26. 30 ID:Lt9sWAtk0 承太郎はジョセフみたいに隠居じゃだめやったんか 909 風吹けば名無し 2020/09/26(土) 13:00:40. 78 ID:qXZkY/X70 6部わけわからんとこ多かったけどアニメになったらスッキリ見れるかな 910 風吹けば名無し 2020/09/26(土) 13:00:42. 03 ID:WPY2eH2W0 >>487 7、8部は一巡後からの間の話だっけ もうすっぱりやめりゃいいのに 911 風吹けば名無し 2020/09/26(土) 13:00:45. 69 ID:edCc5Mkp0 >>895 一巡したらミジンコ分も描写されなくなった使い捨てキャラ 912 風吹けば名無し 2020/09/26(土) 13:00:48. 『ジョジョ』7部＆8部が無料公開中！ | 電撃オンライン【ゲーム・アニメ・ガジェットの総合情報サイト】. 13 ID:QpmOsFUza >>895 実質FF死んで刑務所編おわりやからな アニメ化もここまででええわ 913 風吹けば名無し 2020/09/26(土) 13:00:49. 47 ID:ojhRdDwN0 7部とかクソつまらんしキャラだけで持ってるようなもん 914 風吹けば名無し 2020/09/26(土) 13:00:54. 36 ID:vYzoFMH3r 相手は触れたものを裏返す? せや!裏表が無いメビウスの輪っかになったろ! これ今考えると意味わからんけど何故か燃える 915 風吹けば名無し 2020/09/26(土) 13:00:55. 84 ID:nxjV2eXcp レス数が900を超えています。1000を超えると表示できなくなるよ。
レス数が900を超えています。1000を超えると表示できなくなるよ。 1 風吹けば名無し 2020/09/26(土) 12:00:35. 34 ID:7h30uk4O0 ワーナーブラザーズの新しいジョジョのサイトのドメインが登録される(SAOプログレッシブがアニメ化の際もこれと同じことがリークされた) 865 風吹けば名無し 2020/09/26(土) 12:56:34. 00 ID:n8hOG6R6M >>835 ジョルノが仲間だったらもう少し塩対応やめてたんかな 866 風吹けば名無し 2020/09/26(土) 12:56:42. 16 ID:h9jH7bdp0 ある程度テンポ良くしてほしいわ 867 風吹けば名無し 2020/09/26(土) 12:56:45. 66 ID:OYnXn0ab0 ウェザーリポートでるとこからはじめれば6部でもいけるわ 868 風吹けば名無し 2020/09/26(土) 12:57:00. 16 ID:wMJGZnEZM >>846 世界が一巡してたんやで 別の世界になってるけど遠い延長線 5部アニメ終盤の1話だげえぐいほど作画崩壊してた時あったよね? あれどうしたのかな 870 風吹けば名無し 2020/09/26(土) 12:57:06. 99 ID:heG9/ieUM >>846 ジョリーンがアイリンになってるんやからジョースターの血統も改変されてると考えるのが自然 どう読んでもジョナサンとディオの戦いから始まった全てが無になったようにしか見えない 872 風吹けば名無し 2020/09/26(土) 12:57:14. 32 ID:CUCBQI5L0 ニュー速で初めて死亡スレが立った漫画キャラがウェザーやっけ? ｼﾞｮｼﾞｮ6部ｱﾆﾒ化決定!OPの期待、ｼﾞｮﾙﾉやﾎﾞﾍﾐｱﾝﾗﾌﾟｿﾃﾞｨの著作権は?. 873 風吹けば名無し 2020/09/26(土) 12:57:16. 68 ID:ODUOqOgm0 ジョジョって漫画おもろい? ドラゴンズドリームってかなり弱いよな スタンド自体は無害で中立だし ただのマップギミックでしかない こっちはマップギミックだけで戦うのに 相手はスタンド+マップギミックで戦えるとか不利すぎる 875 風吹けば名無し 2020/09/26(土) 12:57:29. 66 ID:Cjt0+Os70 1部のOP的にもさすがに6まではやらないとダメやろうしな 876 風吹けば名無し 2020/09/26(土) 12:57:30.
原作ではジョルノも来ていたのかもしれない程度の文がコミックスのおまけに書かれてただけだけど、もう来てたことにしちゃおうぜ。 後ろ姿だけでいいからさ! でもそれやるとアニメ派が、最後のメイドインヘブン戦でなんでジョルノ来ないの! ?って怒り出すかもしれないので微妙なとこだね。 まあDIOの息子が集結してる中で来ないほうがおかしいし、逆に姿だけでも出したほうがええやろ。 当時ジャンプで見てたオレも、なんでステァウェイトゥヘブン戦でジョルノ来ないの! ?って怒り出してたからしょうがないと思うしね。 6部アニメで岸辺露伴の登場 加速しまくってる中名前だけ出てた岸辺露伴。 これはもうクライマックス入ってるし、ページの都合上とか書くのめんどくさかった説もあると思うんですよ。 じゃあアニメで出しちゃえよ。 あの加速してる中で高速で漫画書いて、 加速してる中で漫画書けるなんて最高の体験だ! とかテンション上がってる露伴とそれを見て引いてる康一君とか出してファンサービスきぼんぬ! ジョジョ6部最大の謎!刑務所の七不思議の残りを晒せ! グリーン・ドルフィン・ストリート刑務所にある七不思議。 これが作中に出てきたのは4つてあと3つは不明である。 1. 全員分あるはずなのに食べる前にSOLD OUTになる食堂 2. 普通の囚人じゃ絶対に買えないような品(ロレックスの腕時計など)が 売っている刑務所の中にある店 3. ジョジョ 第 二 部 アニアリ. 通常一ヶ月待ちの電話 4. なぜか話をする時に必ずシャーロットちゃんを持って話す所長 あと3つだ!!頼むトン・シャケ子(仮)!残りをアニメで教えてくれ!! おれはこれが気になりすぎて6部連載終了時から夜しか寝れないんだ!! 承太郎の急な川柳の五七五のゴロの良さを心地よく再現してほしい マジでラストバトルで急に唐突な五・七・五を入れてきた承太郎に「!
[ 2021年4月4日 20:25] アニメ化が決まった「ジョジョの奇妙な冒険」の第6部「ストーンオーシャン」の主人公・空条徐倫(くうじょう・ジョリーン)役の声を演じるファイルーズあい Photo By 提供写真 荒木飛呂彦氏(60)による人気漫画「ジョジョの奇妙な冒険」の第6部「ストーンオーシャン」がアニメ化されることが4日、公式サイトなどで発表された。シリーズ初の女性主人公・空条徐倫(くうじょう・ジョリーン)役はアニメ「トロピカル~ジュ!プリキュア」のキュアサマー/夏海まなつ役などで知られ、昨年に第14回声優アワード新人女優賞に輝いた声優・ファイルーズあい(27)が務める。 公式ツイッターには「『ジョジョの奇妙な冒険 ストーンオーシャン』のアニメ制作が決定いたしました!
!ストーンオーシャンに期待されること6部はなんか原作があまり人気ない風習なんですよね。リアタイでジャンプで見てた僕も、4部と5部のほうがいいとか当時言ってました。しかし、今では何[…] 1部 ※横にスライドできます 2部 ※横にスライドできます 3部 ※横にスライドできます 4部(途中まで) ※横にスライドできます ジョジョ展レポ ※横にスライドできます 荒木先生関連、フィギュア、グッズ ※横にスライドできます
1 風吹けば名無し 2021/05/22(土) 22:12:22. 53 ID:5tZOGPQva 嬉しいね 2 風吹けば名無し 2021/05/22(土) 22:12:34. 41 ID:a1iabQ2Kd ところでうんこしたいんやけど このスレにしてええ? 3 風吹けば名無し 2021/05/22(土) 22:13:06. 58 ID:5tZOGPQva 6部わりと3番目くらいに好きだからね 4 風吹けば名無し 2021/05/22(土) 22:13:09. 90 ID:HrNKzgQa0 >>2 いいぞ 5 風吹けば名無し 2021/05/22(土) 22:13:13. ジョジョ 第 二 部 アニュー. 22 ID:we5qryu10 やれやれだわぁ 6 風吹けば名無し 2021/05/22(土) 22:13:28. 27 ID:5tZOGPQva ジョリーンの声も良かったね 7 風吹けば名無し 2021/05/22(土) 22:13:43. 30 ID:GdetdqbW0 六部飛ばしてええから七部やれや 8 風吹けば名無し 2021/05/22(土) 22:13:51. 34 ID:xMvf/QHsd ぶりぶりぶりぶりぶりぶりぶりぶりぶりぶり 9 風吹けば名無し 2021/05/22(土) 22:14:01. 95 ID:5tZOGPQva >>7 7部は8年後とかになりそう 10 風吹けば名無し 2021/05/22(土) 22:14:13. 29 ID:VwQ4fdzmp 6部のつまらんとこはがちでつまらんから省略してもかまわんわ 11 風吹けば名無し 2021/05/22(土) 22:14:49. 07 ID:HrNKzgQa0 6部の敵って基本魅力ないのよな 隕石のやつとか福の来る方角のなんかドラゴンのスタンドとか 名前覚えてないぐらいには 期待はしてるが不安もあるわ 5部終盤と同じくどうしようも無いまま微妙になりそうでなぁ 12 風吹けば名無し 2021/05/22(土) 22:14:53. 78 ID:Pts7SxRT0 >>7 はいエアプ 13 風吹けば名無し 2021/05/22(土) 22:14:57. 24 ID:5tZOGPQva いやー楽しみや アニメ会社はどこなんやろ 5部と一緒なんやろうか 最後のウェザーのあれいつも使えば無敵だよね。 15 風吹けば名無し 2021/05/22(土) 22:15:52.
パディング 図2や3で示したように,フィルタを画像に適用するとき,画像からフィルタがはみ出すような位置にフィルタを重ねることができません.そのため,畳み込み処理による出力画像は入力画像よりも小さくなります. そこで, ゼロパディング と呼ばれる方法を用いて, 出力画像が入力画像と同じサイズになるようにする アプローチがよく用いられています.ゼロパディングはとてもシンプルで,フィルタを適用する前に,入力画像の外側に画素値0の画素を配置するだけです(下図). 図5. ゼロパディングの例.入力画像と出力画像のサイズが同じになる. ストライド 図3で示した例では,画像上を縦横方向に1画素ずつフィルタをずらしながら,各重なりで両者の積和を計算することで出力画像を生成していました.このフィルタを適用する際のずらし幅を ストライド と呼びます. ストライド$s$を用いた際の出力画像のサイズは,入力画像に対して$1/s$になります. そのため,ストライド$s$の値を2以上に設定することで画像サイズを小さく変換することができます. 画像サイズを小さくする際は,ストライドを2にして畳み込み処理を行うか,後述するプーリング処理のストライドを2にして画像を処理し,画像サイズを半分にすることが多いです. プーリング層 (Pooling layer) プーリング層では,画像内の局所的な情報をまとめる操作を行います.具体的には, Max PoolingとAverage Pooling と呼ばれる2種類のプーリング操作がよく使用されています. Max Poolingでは,画像内の局所領域(以下では$2\times2$画素領域)のうち最大画素値を出力することで,画像を変換します. Max Poolingの例.上の例では,画像中の\(2\times2\)の領域の最大値を出力することで,画像を変換している. ニューラルネットワークとは何か？わかりやすく解説！ | Webpia. Average Poolingでは,局所領域の画素値の平均値を出力することで,画像を変換します. Average Poolingの例.画像中の\(2\times2\)の領域の平均値を出力することで,画像を変換する. Max Pooling,Average Poolingともに上記の操作をスライドさせながら画像全体に対して行うことで,画像全体を変換します. 操作対象の局所領域サイズ(フィルタサイズ)や,ストライドの値によって出力画像のサイズを調整することができます.
上記に挙げたタスク以外の多くの画像に関する問題にもCNNが適用され,その性能の高さを示しています. それでは,以降でCNNについて詳しく見ていきましょう. CNNとは 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は畳み込み層とプーリング層が積み重なったニューラルネットワーク のことです.以下に画像分類タスクを解く際のCNNの例を示します. 図1. 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の例. 画像分類の場合では,入力画像を畳み込み層とプーリング層を使って変換しながら,徐々に小さくしていき,最終的に各カテゴリの確率の値に変換します. そして, こちらの記事 で説明したように,人が与えた正解ラベルとCNNの出力結果が一致するように,パラメータの調整を行います.CNNで調整すべきパラメータは畳み込み層(conv)と最後の全結合層(fully connected)になります. 通常のニューラルネットワークとの違い 通常のニューラルネットワークでは,画像を入力する際に画像の形状を分解して1次元のデータにする必要がありました. 画像は通常,タテ・ヨコ・チャンネルの3次元の形状をしています.例えば,iPhone 8で撮影した写真は,\((4032, 3024, 3\))の形状をしたデータになります.$4032$と$3024$がそれぞれタテ・ヨコの画素数,最後の$3$がチャンネル数(=RGB成分)になります.そのため,仮にiPhone 8で撮影した画像を通常のニューラルネットワークで扱う際は,$36578304 (=4032\times 3024\times 3)$の1次元のデータに分解してから,入力する必要があります(=入力層のノード数が$36578304$). このように1次元のデータに分解してから,処理を行うニューラルネットワークを 全結合ニューラルネットワーク(Fully connectd neural network) と呼んだりします. 全結合ネットワークの欠点として,画像の空間的な情報が無視されてしまう点が挙げられます.例えば,空間的に近い場所にある画素同士は類似した画素値であったり,何かしらの関係性があるはずです.3次元データを1次元データに分解してから処理を行ってしまうと,こういった空間情報が失われてしまいます. 一方,CNNを用いる場合は,3次元という形状を維持したまま処理を行うため,空間情報を考慮した処理が可能になります.CNNにおける処理では,入力が$(H, W, C)$の3次元形状である場合,畳み込み層およびプーリング層の出力も$(H', W', C')$のように3次元となります(出力のタテ・ヨコ・チャンネルの大きさは変わります).そのため,全結合ニューラルネットワークよりも,画像のような形状を有したデータを適切に処理できる可能性があります.
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