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    matsui Deep Learningでラブライブ!キャラを識別する - christinaの備忘録

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    higedice Deep learning

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    kujoo へー、面白そう。髪型というか境界シルエット?の影響が強いと2Dキャラはいいけど、リアルでは使いづらそう / 学習サンプルによるのかな?

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    DG-Law アトリビュートによる選別の自動化。そのうち美術の世界にも転用される未来もあるのかも。

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    machida77 いずれあだち充絵を識別できる時代が来るだろうか。

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    tomo31415926563 分類器は面白いな。animeFaceライブラリが気になった。

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    kochizufan デレマス190人でおなしゃす!

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    sho 学習したこと以上の認識をさせるのは(普通は)難しいわな。

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    thimura SIG2D

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    higamma 間違え例面白いな。最初の頃アイマスであずささんと千早が顔だけだとわかんなかったけどそのへんも調べてみたいなあ

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    point2000 つまりDeep Learningで本物のkonachan checkerが作れるって事だぜ!ワクワクしてきた

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    yukimi0721 チブアイブの画像読ませてみよう

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    computermonkey これ普通にすごい。ちゃんと先端技術の評判いいやつ使ってるしバックグラウンドの処理難しそう。勉強になった

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    RabbitBit 大変為になる有用な記事。

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    shino-sun Deep Learningでラブライブ!キャラを識別する   このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。 Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれま

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    oktnzm 亜美真美とかどうなるんだろ

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    non_117 danbooruのタグ付け済データを使えばより一般的なキャラ特徴を学習できるのではないか

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    yamadadadada2 競争馬の顔・馬体と成績との類似性を調べたらどんな結果になるのかな (それはdeep leaningではなくビックデータ案件?

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    nekoruri スフィアで機械学習やると戸松だけ検知率引くそう

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    Cujo 全員の「ぐぬぬ」を並べたら打率どのくらいになるだろう?(髪型が消えてひとみで判別?

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    hevohevo あだち充と松本零士はもう出ているのか・・・それなら、べっかんこうキャラでの応用が待たれる。

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    takeishi うーん横向いても判らなくなるのか

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