4/14(日) 足・靴・木型研究会「第2回研究集会」を開催します☆彡

クラス分類

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1-8. いま見てたでしょ!?見てない!見てた!見てない!(クラス分類の混同行列)

やること  「ちょっと男子、いま見てたでしょ!?」  「見てないわ!」  「ぜったい見てた!」  「見てないって!」  「見てるときいつも分かるもん」  「そんな...
GA / vcopt

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...
GA / vcopt

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」...
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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...
GA / vcopt

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...
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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」...
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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...
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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...
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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。 ...
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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。...
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