2/28(金) 大岡山のカフェ「ToiToiToi」で小規模なトークイベントを開催します(大学生/院生/若手エンジニア向け)☆彡

予測 / クラス分類

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9-15. 遺伝的アルゴリズム(vcopt)でニューラルネットの騙し画像を作る(モザイクノイズ編)

やることこれまでにvcoptを用いて「ネコと判定されるモザイク画像」「イスに添えるだけでネコと誤認されるモザイクパネル」を作ってきました。今回は「コーヒー画像に足すだけでネコと判定される隠しノイズ」を...
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9-13. 遺伝的アルゴリズム(vcopt)でニューラルネットの騙し画像を作る(モザイクパネル編)

やること前回は、vcoptを用いてImageNetの学習済みニューラルネットに対する騙し画像(Adversarial example)を生成しました。「モザイクに見えるけどネコと判定される」という初歩...
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1-7. 物体検出とセグメンテーションで遊んでみた

やることMask R-CNNは物体検出とそのセグメンテーションができる手法です。深いことは追求しませんが、ちょっと気になることがあったので試してみようと思います。 参考文献参考文献をもとに、がんばって...
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9-12. 遺伝的アルゴリズム(vcopt)でニューラルネットの騙し画像を作る(モザイク画像編)

やること昨今のニューラルネットは高精度に画像を分類することができるようになりましたが、「騙し画像(Adversarial example)」の存在も知られています。ここではvcoptを用いて、Imag...
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9-10. 誤差逆伝播法 vs 遺伝的アルゴリズム、ニューラルネットの学習アルゴリズム比較

やることニューラルネットにおける「学習」とは、ニューラルネット中の重みとバイアスを最適化することにほかなりません。通常、ニューラルネットは誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)というアルゴリズムで最適...
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1-6. ケーキ画像のクラス分類

やること準備が長かったですが、いよいよケーキ画像のクラス分類を行います。 環境とコードニューラルネットモデルここでは基本に則って、「畳み込み+プーリング」によって画像の解像度を半減しながらチャンネルを...
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1-5. 画像の水増しをする

やること深層学習では、教師データが少ないと過学習を起こしてしまい、未知の入力に対応できなくなってしまいます。 1つのドリルを1万回やるよりも、1000種のドリルを10回やったほうが入試に強い感じがしま...
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1-4. 画像のサイズ(解像度)を揃える

やること「画像のクラス分類」をする際、Kerasには「フォルダから画像を読み込みながらリサイズしながら水増ししながら正解ラベルを作りながら学習する」という必殺技があるのですが、実は「リサイズしながら」...
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1-3. 画像のスクレイピングで教師データを用意する

やること教師あり学習にはたくさんの教師データが必要です。今日は、「画像のクラス分類問題」の準備として、さまざまな検索ワードでGoogle画像検索を行い、結果をスクレイピングしてみます。 環境とコードプ...
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1-2. 世界最短(*要出典)の深層学習コード

やること物事を理解するには、やっぱり最小構成がいちばんです。しかし、ネットで深層学習のサンプルコードを検索しても、「MNISTの画像分類」といった、そこそこ難しい入門教材しか見つかりません。コピペで模...