ディープラーニングで動画に自動でモザイクをかける「ディープモザイク」作ってみました - karaage. [からあげ]
ディープラーニングでの物体検出 以前ディープラーニングを使った物体検出を試してみました。 前回の成果物は以下です。 ただ、このままではちょっと面白いだけで何の役にも立ちません。折角なので何か自前のデータの学習をさせて、世のため人のためになるものを作ってみたいですね（無表情）。 ふと思い出したのは、アダルドビデオのモザイク入れです。あの処理って、実は自動化されていなくて、職人さんが1フレーム毎にモザイクを入れているらしいのです。この作業を自動化すれば、きっともっと世の中に素敵な動画が溢れてみんなが幸せになるはず！ というわけで、モザイクを自動で入れるソフトを作れないか試してみることにしました。名付けて「ディープモザイク」です。途中宇宙語が続くので、結果が気になる方は最後だけ見て下さい。 ディープラーニング（SSD）を使ってモザイクをかける方法 追記： この記事では、VoTTの古いバージョン（
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畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD
(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明
20170127-learning-tensorflow-3hours
ニューラルネットワークを用いた機械学習の「ディープラーニング(深層学習)」は人工知能(AI)開発に欠かせない技術であり、AI以外にもGoogleフォトの画像の自動タグ付け機能やAmazonのレコメンド機能など、すでに実用化されている技術に活用されています。そんなディープラーニングを開発者が学習するためのとっておきの方法をGoogleのクラウド開発者がブログで紹介しています。 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. | Google Cloud Big Data and Machine Learning Blog | Google Cloud Platform https://cloud.google.com/blog/big-data/2017/01/learn-tensorflow-and-deep-learning-w
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「ゼロから作るディープラーニング」を動画でまとめている人がいたので紹介します。｜Dai
