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大谷翔平
www.asanohatake.com
当はてなブログで404ページのカスタマイズをしました。そこまで難しくはないのですが、一応メモがてらまとめておきます。 404ページとの出会い 最初に「404ページの存在」を知ったのは、たまたまGoogle アナリティクスでタイトル別のページビュー数を見ていたときに「Entry is not found」と書かれたものを発見したときです。この時は、なんでこんなページが読まれているのかわからなかったですし、あまり深くは考えていませんでした。 その後、「site:+URL」(僕の場合は「site:https://www.asanohatake.com」)とサイト内Google検索をしたときに、消したはずの記事が表示されていたのです。その記事を開くと「Entry is not found」と出てきてやはり内容は表示されませんでした。 一度インデックスされれば、その記事を消してもGoogle検索では
今年の4月頃から人工知能、ディープラーニング(Deep Learning、深層学習)に興味を持ち始めました。そして、樹皮の写真から木の名前を当てる人工知能を作ってみました。 こちらの記事で詳しく書いています。 www.asanohatake.com 次のステップとして物体検出にチャレンジしたいと以前から思っていたものの、難しそうでなんとなく挑戦できないでいました。しかし、大学の授業が終わって夏休みになり、時間ができたので今こそ物体検出に取り組むタイミングだと思って勉強してみました。 シカを検出する人工知能を作るぞ! さて、何を題材にして物体検出をしてみるかですが、「シカとイノシシを検出する」というテーマにしました。 近年、シカによる樹木の食害被害はかなり問題になっているので、シカを自動で検出できればシカの調査が効率的になるかなと思いました。(イノシシはそのついでです。) 地道な画像データの
以前書いた記事の続編(後編)ということになります。 www.asanohatake.com とりあえずディープラーニングの基本的なことは理解したつもりでした。 しかし、自分で作ろうと思っても全くどうしたらいいのかわからないことに気づき、勉強法を変えることにしました。 「動画を見たり、本を読んだりするのはもちろん大切だが、サンプルコードを写しているだけや、用意されたデータセットを使っているだけではいけない。とにかく自分でなにか作ってみて実践力をつけるしかない。」 そう思ったのです。 記事読み込み期 まず僕は、とにかく実際にディープラーニングを用いて画像認識をされている記事を読み漁りました。 その中で僕の「樹皮画像から樹種を同定したい」という思いと非常に近くて大変参考になったのが、こちらの記事です。 「ディープラーニング×きゅうり」の可能性に、たったひとりで取り組むエンジニア かなり有名みたい
ディープラーニング(Deep Learning、深層学習)を用いて樹皮の画像から樹種を同定しようという試みのまとめです。 全くのゼロからディープラーニングの勉強をした僕の奮闘記はこちら ・前編 【Deep Learning勉強編】僕はDeep Learningに魅せられて勉強を始めた ・後編 【Deep Learning実践編】ひたすら調べて自分でなんとか画像認識をしてみた 樹皮の画像で樹木の種類を特定したいと思った理由についてはこちら Deep Learningを用いて樹皮による樹種同定を行なおうと思ったわけ そしてこの記事では総まとめとして全体を振り返りたいと思います。 目的 Deep Learningによる画像認識で、樹皮画像からコナラとイチョウを見分ける。 ※コナラとイチョウを試料として用いた理由は、身近に生育していて写真を集めやすいことと、どちらの樹種も幹が縦に裂けていて樹皮画像
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