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概要 私事で恐縮ながら、社会人になって一人暮らしを始めました。 今住んでいるのは都心の近くなのですが、実家は郊外なので、それぞれの景観は異なってきます。路地を歩いているとなんとなく街並みが○○区っぽいな、とか、ここは○○市らしいなとか、感じたことがある方も多いと思います。 とはいえ、その差は結構微々たるもので、その市区町村にあるな”雰囲気”の差のようなものがある気がします。 今回は東京都の町田市と中央区の画像を教師あり学習で識別モデルを学習し、GradCAMを用いて判断根拠が何なのか確認してみます。 モデルには定番のResNetを用います。 実装や詳細は下記のサイト（M3 Tech Blog様）を参考にさせていただきました。 機械学習で逆ストリートビューを作り、写真から港区らしさを判定する ご指摘・疑問などございましたらコメントよろしくお願いいたします。 学習 上記のようなモデルを考えます

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 皆様，いかがお過ごしでしょうか． コロナウイルス感染症の拡大に伴い，自宅でお仕事や研究をされている方も多いのではないでしょうか． かくいう私も，ここ数か月はずっと自宅でPCとにらめっこの毎日です．さすがに疲れましたね笑 さて，今回は，生成モデルを活用した再構成タスクに着目してみたいと思います． 特に，「動画」の再構成にトライします． （当記事でご理解いただけるのは，動画の異常検知に拡張可能な，encoder-decoderベースの時系列モデルをかませた再構成手法の実験結果と考察であり，数式などの理論的背景までは追いません．） 巷で