TensorFlowで顔検出器を自作する - すぎゃーんメモ
19日に行われた Kyoto.なんか #3 で発表・デモをさせていただいた内容まとめです。 はじめに: 検出器の重要性 アイドル顔識別 をずっとやっている中で、顔の識別・分類(Classification)はCNNを使って出来ているけれど まだ上手く出来ていない別のタスクがあって。 それが画像内からの顔領域の検出 (Detection, Localization)。 「画像内に写っている人物が誰であるか」を識別するためには、まずはその画像に写っている「顔」を検出する必要がある。 その検出された顔それぞれについて分類器にかけて「この顔は○○さん」「この顔は××さん」と分類していくことになるわけで。 分類器に与える入力画像を切り抜いて抽出するのにもまず顔領域を検出する必要があるし、その分類器を学習させるためのデータセットも、様々な画像から顔領域を検出して切り抜いてそれぞれに対してラベル付けする
Cookpadのレシピを機械翻訳する · Naoki Orii's blog
前回のつくれぽ数の予測に引き続き、今回もCookpadネタです。 皆さんご存知の通り、英語版Cookpad（https://en.cookpad.com）が8月5日にリリースされました。 今のところ、英語圏のユーザがレシピを投稿するのではなく、どうやら日本語版サイトのレシピを翻訳しているみたいです： 日本食の家庭料理のレシピ数では世界一を誇るクックパッドのレシピのなかから、海外の家庭でも手軽に作りやすい人気レシピを英語に翻訳していきます。（中略）オープン当初は約1,500品の掲載レシピ数からスタートし、早期に数万品まで増やしていく予定です (クックパッド英語版『COOKPAD』をリリース) そのため、Cookpadの日本語のレシピと英語のレシピは1対1の関係にあります。例えば「たまにはね♪塩鯖のトマト煮(^m^*)」を英語に翻訳したものは「Salted Mackerel, Simmered
ベイズ推定を知っているフリをするための知識
最近はベイジアンが増えてきて、実用分野での利用も進んでいるようだ。話題としては知っておきたいが、世間一般には理解に混乱を生んでいるようだ。 ベイズ推定は入門レベルの統計学の教科書ではオマケ的な扱いがされており、実際に伝統的な統計手法を拡張している面が強い。そういう意味では、誤解や混乱があっても仕方が無い。 利用する必要があるのか無いのか良く分からない点も多いのだが、知らないと告白するのも気恥ずかしいかも知れない。自分ではベイズ推定で分析を行わない人が、ベイズ信者と話をあわせるために最低限知っておくべき事をまとめてみた。 1. ベイズ推定とは何か？ ベイズ推定とは、ベイズの定理を応用した推定手法だ。端的に理解するためには、最尤法に事前確率を導入している事だけ覚えれば良い。これで哲学的議論を全て回避してベイズ推定を把握することができる。 下の(1)式ではπ（θ）が事前確率、π(θ|x)が事後確
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