Deepに理解する深層学習による物体検出 by Keras - Qiita
誰向け 深層学習をすでに理解して画像の分類から物体検出への仕組みをマスターしたい方へ 数式が多いのでコード確認したい方は下記へGo 具体的な実装例 おまけ Kerasに関する書籍を翻訳しました。画像識別、画像生成、自然言語処理、時系列予測、強化学習まで幅広くカバーしています。 直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ 目的 物体検出に関しての技術を体系的にまとめてコードベースまで理解したかったので書きました。 良書である画像認識の物体認識の章を参考にこの記事を作成しています。 画像認識 全体像 大きく分けて3つのフェーズに分かれます。 1: 物体領域候補の抽出 画像中から物体の領域候補を抽出する手法になります。精度と速度を左右する部分になります。図のように小ウインドウ(バウンディングボックス)を用意して一定の画素数ずらしながら領域候補を抽出する
スタイルシート詳細 - yu00’s blog
PyQt5入門 PythonでGUI作成 - yu00’s blog リファレンス：Qt 5.5 > Qt Widgets > The Style Sheet Syntax - スタイルシート詳細 リファレンス2：Qt 5.5 > Qt Widgets > Qt Style Sheets Reference - プロパティ一覧，サブコントロール一覧など スタイルシートについて詳細を説明します． スタイルシートの設定 アプリケーション全体に同じスタイルを設定するには QApplication.setStyleSheet()， 特定のウィジェットとその子ウィジェットにスタイルを 設定するにはQWidget.setStyleSheet()を使います． 次はアプリケーション全体のQPushButtonの 文字色を赤にする例です． #! /usr/bin/python3 # -*- coding:
PyQt4 のメインウィンドウの構成を把握する - forest book
Qt でフォーム画面を作成する際に QDialog や QWidget でちょっとした画面を作成することもできますが、メイン画面は QMainWindow で作成します。Qt Main Window Framework によると、QMainWindow にはメニューバー、ツールバー、ドックウィジェット、中央ウィジェット、ステータスバーといったようにレイアウトされているようです。 それらのレイアウトを使用したサンプルが以下になります。 *1 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import sys import os from PyQt4.QtCore import * from PyQt4.QtGui import * class TopDockWidget(QWidget): def __init__(self, parent=No
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
PythonとBeautiful Soupでスクレイピング - Qiita
Pythonでスクレイピングというネタはすでに世の中にもQiitaにもたくさん溢れていますが、なんとなくpyqueryが使いやすいという情報が多い気がします。個人的にはBeautiful Soupの良さも知ってもらいたいと思うのでここではBeautiful Soupを使っていきたいと思います。 ちなみにこのエントリーはほとんどの部分がBeautiful Soup4のドキュメントの要約です。もっと詳しい情報が知りたい場合はドキュメントをご覧ください。 英語 http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/ 日本語 http://kondou.com/BS4/ よくある勘違い pyqueryはjQueryのようにcssセレクタを使ってHTMLを扱うことができる点がBeautiful Soupよりも使い易いという意見がありますが、それBe
Beautiful Soupドキュメント — BeautifulSoup Document 3.0 ドキュメント
Beautiful Soupドキュメント¶ Beautiful Soupはpythonで動作するHTMLとXMLのパーサーです。Beautiful Soupはパースしたツリーの操作、検索、変更を簡単に、かつ、今までと同じ方法でできます。これにより、プログラマーの仕事時間を節約します。また、Rubyful SoupというRuby版もあります。 このドキュメントはBeautiful Soupのバージョン3.0における主要な機能をサンプル付きで説明します。このドキュメントを読めばこのライブラリがどんなに良いか、どうやって動いているか、どうやって使うか、やりたいことをどうやって実現するか、予想と異なる動作をした場合になにをすればいいのかが分かります。 クイックスタート¶ Beautiful Soupをここから手に入れます。ChangeLogにはバージョン3.0とそれ以前のバージョンとの違いが書かれ
Python基礎文法最速マスター - D++のはまり日誌
↓に便乗してPython版も書いてみました。 Perl基礎文法最速マスター - Perl入門〜サンプルコードによるPerl入門〜 Ruby基礎文法最速マスター - Route 477 PHP基礎文法最速マスター - Shin x blog ほとんど上記の記事と同じような内容で書いたのでPython入門記事としては色々抜けていたりしますがご了承ください。 Pythonは現在3.x系がリリースされていますが本記事では基本的にPython2.6について書きます。 参考文献： 初めてのPython (asin:4873113938) Python Documentation Index http://www.python.org/doc/ Python 和訳Document http://docs.python.jp/2/ 0. 対話環境として使う 対話環境 pythonはそのまま実行すると対話環
chainerでニューラルネットを学んでみるよ(chainerでニューラルネット2) - 人工言語処理入門
前回の記事ではchainerのインストールからサンプルコードを使って画像識別問題を解くところまでやりました。 hi-king.hatenablog.com 今回の記事では回帰・分類問題用のシンプルなニューラルネットの作り方をやろうと思います。andとxorの論理式を学習させます。chainerでの実装の学習と、あとニューラルネットの教育目的に使いやすいなーと思ったので。2層のニューラルネットまで段階をふんで解説してるんですが、プログラム読むほうが得意、って方は一番最後のコードを先に読んだほうがわかりやすいかもしれません。 追記(7/13)型チェック chainer1.1.0から型チェックが入ったので(https://github.com/pfnet/chainer/pull/95)、識別にはfloat32を入力してint32を出力、回帰にはfloat32を入力してfloat32を出力、とい
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.co
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