ファッションアイテムの画像からの特徴抽出とマルチスケールなCNNの効果 - ZOZO TECH BLOG
同僚に3ヶ月のディープラーニング禁止令を言い渡したデータサイエンティストの中村です。 VASILYではスナップ画像に写っているモデルさんが着ている服と似ている服を検索する画像検索エンジンを開発しています。 ファッションアイテムを探す際、デザイン(アイテムの色や模様)はとても重要なファクターになります。 ファッションアイテムの画像検索システムも当然、色や模様のような局所的な特徴を捉えた検索を提供する必要があります。ところが判別タスクにおける歴代チャンピオンモデルと同様のCNNを使って特徴抽出を行うと、局所的な特徴が失われて似ていないアイテムがヒットしてしまうという問題がありました。 そこで、局所的な特徴の保存と表現能力の向上を期待して、モデルに浅いネットワークを追加してマルチスケールに拡張しました。 今回はこの取り組みについて紹介したいと思います。 スナップ画像から商品画像を検索する スナッ
初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。
ﾃﾞｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞはコモディティ化していてハンダ付けの方が付加価値高いといわれるﾋﾟ-FNで主に工作担当のtai2anです。 NHKで全国放送されたAmazon Picking Challengeでガムテべったべたのハンドやロボコン感満載の滑り台とかを工作してました。 とはいえ、やっぱりちょっとディープラーニングしてみたいので1,2か月前からchainerを勉強し始めました。 せっかくなので線画の着色をしたいなーと思って色々試してみました。 線画の着色は教師あり学習なので線画と着色済みの画像のデータセットが(できれば大量に)必要です。 今回はOpenCVでカラーの画像から線画を適当に抽出しています。 抽出例 → カラーの画像を集めて線画を作ればデータセットの完成です。（今回は６０万枚くらい使っています） ネットワークの形ですが、U-netという最初の方でコンボリューションする時の層の出
ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか 〜実施編〜 - bohemia日記
前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、４層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im
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