LSTMでバイナリデータを読む~あるいはニューラルネットワークによるJPEGの再評価~ - Qiita
学会発表のためバンコクに来ています。 @Hi-king です。この記事は ドワンゴ Advent Calendar 2017 初日の記事です。 早速ですが、今日のテーマの背景のポエムを読みます。コンピュータビジョンは機械の目を作る学問だと言われていて，特に近年のディープラーニングの技術により，"特に前処理とかしなくても、生の画像を直接ニューラルネットに入力すれば画像認識できる"という能力を獲得したと言われています。 しかし、ちょっと待って下さい。我々エンジニアにとって、生の画像データって本当に画像の形をしているでしょうか？我々が扱ってるデータは何らかのフォーマットで保存したバイナリデータであり，そのバイナリデータをそのまま扱えてこそ"生データから学習"といえるのではないでしょうか。 今回のテーマはJPEGデータを対象とし、JPEGデータから画像データにエンコードして、画像データの特性を活か
ArtClass(IOI2013)をディープラーニングで解く - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
はじめに IOI 2013 オーストラリア大会に Art Class という問題があります。 この問題は、画像データが与えられるのでその画像が 様式１（新造形主義の現代芸術） 様式２（印象派の風景画） 様式３（表現派のアクション・ペインティング) 様式４（カラーフィールド・ペインティング） のいずれであるかを判定する問題です。 正答率が 0.9 以上になると満点が得られます。 IOI にしては珍しい機械学習的な問題であることと、ジャッジが壊れて結果が返ってこなくなったことなどで有名なので、知っている人も多いかもしれません。 問題文やデータは、 http://www.ioinformatics.org/locations/ioi13/contest/ から手に入ります。 普通の解法 例えば 3x3 と 65x65 の大きさの窓を作って分散を計算して、それらを使って手で決定木を作るなどすると解
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