データ分æžLT会第二回ã§ç™ºè¡¨ã—ãŸéš›ã®è³‡æ–™ã§ã™ã€‚ youtube: https://www.youtube.com/watch?v=jDZwX3jxhK4 conppass url: https://kaggle-friends.connpass.com/event/214854/ github repository: https://github.com/fkubota/bunseki_compe_LT_02
ルールベース画åƒå‡¦ç†ã®ã‚¹ã‚¹ãƒ¡
データ分æžLT会第二回ã§ç™ºè¡¨ã—ãŸéš›ã®è³‡æ–™ã§ã™ã€‚ youtube: https://www.youtube.com/watch?v=jDZwX3jxhK4 conppass url: https://kaggle-friends.connpass.com/event/214854/ github repository: https://github.com/fkubota/bunseki_compe_LT_02
顔画åƒç”Ÿæˆã®ãŸã‚ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚»ãƒƒãƒˆã‚’作る - ã™ãŽã‚ƒãƒ¼ã‚“メモ
å‹•æ©Ÿ TensorFlowã®ç™»å ´ã‚’ãã£ã‹ã‘㫠機械å¦ç¿’ã«ã‚ˆã‚‹ã‚¢ã‚¤ãƒ‰ãƒ«é¡”è˜åˆ¥ ã¨ã„ã†å–り組ã¿ã‚’ã—ã¦ã„ã¦ã€3年以上ã‹ã‘ã¦ã‚³ãƒ„コツã¨ã‚¢ã‚¤ãƒ‰ãƒ«ã®è‡ªæ’®ã‚Šã‚’åŽé›†ã—ã¦ãƒ©ãƒ™ãƒ«ã‚’ã¤ã‘ã¦ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚»ãƒƒãƒˆã‚’作ã£ã¦ããŸã‘ã©ã€ アイドルヲタクã¯ã‚‚ã†è¾žã‚ã¦ã—ã¾ã£ã¦ ç¾å ´ã«ã‚‚全然行ã‹ãªããªã‚Šã€å’æ¥ãƒ»è„±é€€ã®æƒ…å ±ã‚’è¿½ã„ãªãŒã‚‰ãƒ©ãƒ™ãƒ«ã‚’æ›´æ–°ã—ã¦ã„ã作æ¥ã‚’続ã‘る情熱ã¯ã™ã£ã‹ã‚Šè–„ã‚Œã¦ã—ã¾ã£ãŸã€‚ ã‚‚ã†ã‚¢ã‚¤ãƒ‰ãƒ«é¡”è˜åˆ¥ãƒ—ãƒã‚¸ã‚§ã‚¯ãƒˆã¯çµ‚了ã«ã—よã†ã€ã¨æ€ã£ãŸã€‚ ã—ã‹ã—折角今ã¾ã§é›†ã‚ãŸãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’æ¨ã¦ã¦ã—ã¾ã†ã®ã¯å‹¿ä½“ç„¡ã„。ã›ã‚ã¦æœ€å¾Œã«ä½•ã‹æ´»ç”¨ã§ããªã„ã‚‚ã®ã‹ã€‚ ã¨è€ƒãˆã¦ã€ã€Œç”»åƒç”Ÿæˆã€ã«å†ã³å–り組んã§ã¿ã‚‹ã“ã¨ã«ã—ãŸã€‚ éŽåŽ»ã«è©¦ã—ãŸã“ã¨ã¯ã‚ã£ãŸã‘ã©ã€ãã‚Œã»ã©ä¸Šæ‰‹ãã¯ã„ã£ã¦ã„ãªã„。 TensorFlowã«ã‚ˆã‚‹DCGANã§ã‚¢ã‚¤ãƒ‰ãƒ«ã®é¡”ç”»åƒç”Ÿæˆ TensorFlowã«ã‚ˆã‚‹DCGANã§ã‚¢ã‚¤ãƒ‰ãƒ«ã®é¡”ç”»åƒç”Ÿæˆ ãã®å¾Œã®å®Ÿé¨“ãªã© ã“ã®è¨˜äº‹ã‚’書ã„ãŸã®ãŒ2016年。 ã“ã®å¾Œ
Rustã§ä½œã‚‹æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’を用ã„ãŸç”»åƒã‚¯ãƒãƒƒãƒ”ングシステãƒ
ML@Loft #9. Deep Learning フレームワークã¨æŽ¨è«– https://ml-loft.connpass.com/event/157785/
機械å¦ç¿’ã§ç”¨ã„る顔画åƒãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚»ãƒƒãƒˆã®ä¸€ä½œã‚Šæ–¹ï¼ˆï¼‘：WebAPIサービスを用ã„ã¦å€™è£œç”»åƒå–得） - Qiita
DNNç‰ã®æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’を用ã„ã¦ç”»åƒèªè˜ãƒ»åˆ†é¡žã‚’è¡Œã†å ´åˆã€å¦ç¿’実行時ã«å¤§é‡ã®è¨“練用画åƒãŒå¿…è¦ã¨ãªã‚‹ãŸã‚〠webç‰ã§å…¬é–‹ã•ã‚Œã¦ã„るデータセット（画åƒé›†åˆï¼‰ã‚’用ã„るケースãŒå¤šãã‚ã‚‹ã‹ã¨ã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ ã—ã‹ã—顔画åƒåˆ†é¡žãƒ»èªè˜ã®å ´åˆã«ã¯è‚–åƒæ¨©ç‰ã®å•é¡Œã‚‚ã‚ã‚‹ãŸã‚ã«ãƒ•ãƒªãƒ¼ã§å…¬é–‹ã•ã‚Œã¦ã‚‹ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚»ãƒƒãƒˆãŒå°‘ãªã〠çµæžœã¨ã—ã¦å¦ç¿’ç”»åƒã‚’集ã‚ã‚‹ã®ã«è‹¦æ…®ã•ã‚Œã¦ã‚‹æ–¹ã‚‚多ã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ ãã“ã§é¡”ç”»åƒãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚»ãƒƒãƒˆã‚’自作ã™ã‚‹ä¸€æ–¹æ³•ã‚’ã“ã“ã§ç´¹ä»‹ã—ã¦ãŠãã¾ã™ã€‚ #今回用ã„ãŸé–‹ç™ºç’°å¢ƒ MacOS X El Capitan 10.11.4 Python 3.5 OpenCV 3.1 #候補画åƒã®å–å¾— ã¾ãšç›®çš„ã¨ãªã‚‹é¡”ãŒå†™ã£ã¦ã„ã‚‹å¯èƒ½æ€§ãŒã‚ã‚‹ç”»åƒï¼ˆä»¥ä¸‹ã€å€™è£œç”»åƒã¨å‘¼ã¶ï¼‰ã‚’åŽé›†ã—ã¾ã™ã€‚ 考ãˆã‚‰ã‚Œã‚‹åŽé›†æ–¹æ³•ã¨ã—ã¦ã¯ä»¥ä¸‹ã®æ‰‹æ³•ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ 一般公開ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹WebAPIサービスを用ã„ã¦åŽé›† 動画をフレーム解æžã—ã¦åŽé›† webページをスクレイピン
TensorFlowã«ã‚ˆã‚‹DCGANã§ã‚¢ã‚¤ãƒ‰ãƒ«ã®é¡”ç”»åƒç”Ÿæˆ - ã™ãŽã‚ƒãƒ¼ã‚“メモ
アイドル顔è˜åˆ¥ã®ãŸã‚ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿åŽé›† をコツコツ続ã‘㦠ãã‚Œãªã‚Šã«é›†ã¾ã£ã¦ããŸã—ã€ã“れを使ã£ã¦åˆ¥ã®ã“ã¨ã‚‚…ã¨ã„ã†ã“ã¨ã§DCGANを使ã£ãŸDeep Learningã«ã‚ˆã‚‹ã‚¢ã‚¤ãƒ‰ãƒ«ã®é¡”ç”»åƒã®ã€Œç”Ÿæˆã€ã‚’ã‚„ã£ã¦ã¿ãŸã€‚ ã¾ã ã ã„ã¶æªã‚“ã§ã„ãŸã‚Šã§ ã‚ã¾ã‚Šã‚レイã˜ã‚ƒãªã„ã‘ã©â€¦ã€‚顔画åƒã‚’多ãåŽé›†ã§ãã¦ã„るアイドル90人ã®é¡”ç”»åƒã‹ã‚‰ãã‚Œãžã‚Œ120件を抽出ã—ãŸåˆè¨ˆ10800件をもã¨ã«å¦ç¿’ã•ã›ã¦ç”Ÿæˆã•ã›ãŸã‚‚ã®ã€‚ 分類タスクã¨ã¯é€†æ–¹å‘ã®å¤‰æ›ã€è¤‡æ•°ã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«å®šç¾©ãªã©ãŒã‚ã£ã¦ãªã‹ãªã‹ç†è§£ãŒé›£ã—ã„部分もã‚ã£ãŸã‘ã©ã€ä½œã£ã¦ã¿ã‚‹ã¨ãã“ã¾ã§é›£ã—ãã¯ãªãã€å‡ºæ¥ä¸ŠãŒã£ã¦ã„ãéŽç¨‹ã‚’見るã®ãŒæ¥½ã—ã„ã— ã¨ã¦ã‚‚é¢ç™½ã„。 DCGANã¨ã¯ "Deep Convolutional Generative Adversarial Networks"ã€ç•¥ã—ã¦DCGAN。ã“ã¡ã‚‰ã®è«–æ–‡ã§æœ‰åã«ãªã£ãŸã€ã®ã‹ãªï¼Ÿ [1511.06434] Unsupervise
ç”»åƒå‡¦ç†ã®æ•°å¼ã‚’見ã¦çŸ³ã«ãªã£ãŸæ™‚ã®ãŸã‚ã®ã€é‡‘ã®é‡ - Qiita
$k$ã¯å®šæ•°ã§ã€ã ã„ãŸã„0.04~0.06ãらã„ã§ã™ã€‚Rã®å€¤ã«ã‚ˆã£ã¦ä»¥ä¸‹ã®ã‚ˆã†ã«åˆ†é¡žã§ãã¾ã™ã€‚ RãŒå¤§ãã„: corner RãŒå°ã•ã„: flat R < 0: edge 図ã«ã™ã‚‹ã¨ã€ä»¥ä¸‹ã®ã‚ˆã†ã«ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ CSE/EE486 Computer Vision I, Lecture 06, Corner Detection, p22 ã“ã‚Œã§æ‰‹æ—©ãcornerを検出ã§ãるよã†ã«ãªã‚Šã¾ã—ãŸã€‚ã“ã“ã§ã€corner検出ã«ã¤ã„ã¦ã¾ã¨ã‚ã¦ãŠãã¾ã™ã€‚ cornerã¯è¤‡æ•°ã®edgeãŒé›†ã¾ã‚‹ç®‡æ‰€ã¨å®šç¾©ã§ãã‚‹ 変化é‡ã‚’ã¾ã¨ã‚ãŸè¡Œåˆ—ã®å›ºæœ‰ãƒ™ã‚¯ãƒˆãƒ«ã‹ã‚‰edgeã®å‘ãã€å›ºæœ‰å€¤ã®å¤§ãã•ã‹ã‚‰å¤‰åŒ–é‡ã®å¤§ãã•(edgeらã—ã•)ãŒã‚ã‹ã‚‹ 2ã¤ã®å›ºæœ‰å€¤ã®å€¤ã‚’基ã«ã€edgeã€cornerã€flatを判定ã§ãã‚‹ 固有値ã®è¨ˆç®—ã¯æ‰‹é–“ã§ã‚ã‚‹ãŸã‚ã€åˆ¤å®šå¼ã‚’利用ã—計算を簡略化ã™ã‚‹ ãªãŠã€Harrisã¯edgeã®å‘ãã§ã‚る固有ベクトルを考慮ã™
TensorFlowã«ã‚ˆã‚‹ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニングã§ã€ã‚¢ã‚¤ãƒ‰ãƒ«ã®é¡”ã‚’è˜åˆ¥ã™ã‚‹ - ã™ãŽã‚ƒãƒ¼ã‚“メモ
以å‰ã¯ MNISTã®ä¾‹ã‚’使ã£ã¦ç”»åƒè˜åˆ¥ã‚’試ã—ã¦ã¿ãŸ ã‘ã©ã€æ¬¡ã¯ã‚«ãƒ©ãƒ¼ç”»åƒã«ã¤ã„ã¦ã®è˜åˆ¥ã‚’試ã—ã¦ã¿ã‚‹ã€‚ 「アイドルãªã‚“ã¦ã¿ã‚“ãªåŒã˜é¡”ã«è¦‹ãˆã‚‹ã€ã£ã¦ 最近も言ã‚ã‚Œã¦ã‚‹ã®ã‹ã©ã†ã‹çŸ¥ã‚‰ãªã„ã‘ã©ã€è‡ªåˆ†ã‚‚ã¤ã„5å¹´å‰ãらã„ã¾ã§ã¯ãã†æ€ã£ã¦ã„ãŸã‚ã‘ã§ã€‚ãã®è˜åˆ¥ã‚’機械å¦ç¿’ã§ã‚„ã£ã¦ã¿ã‚ˆã† ã¨ã„ã†è©¦ã¿ã€‚ 最近ã¯ã»ã¨ã‚“ã©ãƒ©ã‚¤ãƒ–ã«è¡Œã‹ãªããªã£ã¦ã—ã¾ã£ãŸã‘ã©å¤§å¥½ããªã‚‚ã‚‚ã„ã‚クãƒãƒ¼ãƒãƒ¼Zã¡ã‚ƒã‚“ã‚’é¡Œæã«ã—ã¦ã¿ã‚‹ã“ã¨ã«ã€‚ 5人ã®ãƒ¡ãƒ³ãƒãƒ¼ã®é¡”ã¯æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã«ã‚ˆã£ã¦ã©ã‚Œãらã„分類ã§ãるよã†ã«ãªã‚‹ã®ã‹ï¼Ÿï¼Ÿ CIFAR-10 CIFAR-10 ã¨ã„ã†ã€32×32サイズã®ã‚«ãƒ©ãƒ¼ç”»åƒã‚’10種類ã®ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã«åˆ†é¡žã™ã‚‹è˜åˆ¥èª²é¡ŒãŒã‚ã‚Šã€ãã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚»ãƒƒãƒˆãŒå…¬é–‹ã•ã‚Œã¦ã„る。ã“れを実際ã«TensorFlowã§å¦ç¿’ã™ã‚‹ãŸã‚ã®ç•³ã¿è¾¼ã¿ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‚„関数ãªã©ãŒtensorflow.models.image.cifar10パッケージã«åŒæ¢±ã•ã‚Œã¦
1
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
最新ã®äººæ°—エントリーã®é…ä¿¡
j次ã®ãƒ–ックマーク
kå‰ã®ãƒ–ックマーク
lã‚ã¨ã§èªã‚€
eコメント一覧を開ã
oページを開ã
{{#tags}}- {{label}}
{{/tags}}