特許の出願を行いました。

クラス分類

画像のクラス分類

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...
vcopt応用

9-12. vcoptでニューラルネットの騙し画像を作る

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...
画像のクラス分類

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」...
画像のクラス分類

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...
画像のクラス分類

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...
画像のクラス分類

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。 ...
画像のクラス分類

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。...
画像のクラス分類

1-1. Windowsで深層学習のためのプログラム実行環境を整える

やること はじめてプログラミングをする方は、プログラム実行環境(黒い画面にカタカタ打ち込むソフト)の構築で詰むことも少なくありません。今日は、WindowsにおすすめのPython実行環境「W...
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