「世界初、来店不要のフルオーダーメイド靴」のプレスリリースを行いました。

深層学習

身体測定

15-4. OpenPoseとDeepLab v3+で身体測定してみた

概要 15-3では、Neural Body Fittingという手法では体型の推定ができないことを確認しました。そこでアプローチを変えます。OpenPoseは高精度で姿勢を推定できます。また、...
身体測定

15-3. Neural Body Fittingは体型を推定できるのか?

概要 15-2ではNeural Body Fittingを試してみましたが、これは体型を推定できるのでしょうか? 論文とコード 論文によると 論文タイ...
身体測定

15-1. OpenPoseを試してみた

概要 話題のOpenPoseを試してみました。 論文とコード 結果(オリジナル画像) 感想 各点の位置も取得できるので、足の長さなどの解析にも使...
身体測定

15-2. Neural Body Fittingを試してみた

概要 話題のNeural Body Fittingを試してみました。 論文とコード 結果(サンプル画像) 結果(オリジナル画像) ...
強化学習(DQN)

3-4. DQNでスーパーマリオ1-1をクリアする(動作確認編)

やること DQNでマリオをクリアします。9-3ではGAでマリオをクリアしましたが、あれはいわば「目を閉じて走り、ジャンプのタイミングを最適化」しているに過ぎません。ここではきちんと画面を見て、...
オートエンコーダ

4-3. CNNでケーキ画像の次元圧縮(最終手段編)

やること どうしてもオートエンコーダで画像を2次元まで次元圧縮したい。今日は最終手段を使って、ケーキ画像の次元圧縮をしてみます。 使うもの 最終手段とは オートエ...
オートエンコーダ

4-2. CNNでケーキ画像の次元圧縮(Stacked Auto-Encoder編)

やること エンコーダ部分とデコーダ部分をまとめて学習させると、どうも学習が安定しない気がします。今日は、学習を工夫した「Stacked Auto-Encoder」でケーキ画像の次元圧縮を試して...
オートエンコーダ

4-1. CNNでケーキ画像の次元圧縮(Auto-Encoder編)

やること 画像というものは非常に高次元の情報を持っています。例えば128*128pxの画像は、128*128*3ch=49152次元の情報を含んでいます。人間は高次元の情報を処理できない動物な...
強化学習(DQN)

3-3. DQNで難しい迷路を解く

やること 前回はDQNで地雷原を進むゲームを解きました。今回は、もっと賢く行動するためにニューラルネットを工夫してみます。 使うもの ニューラルネットを工夫す...
強化学習(DQN)

3-2. DQNで迷路を解く

やること DQNのプログラムは非常に高度ですが、勉強会で配布されたコードは比較的シンプルで読み解きやすいです。今日は、DQNで地雷原を進むゲームを解いてみましょう。 環境とコード ...
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