顔画像生成のためのデータセットを作る - すぎゃーんメモ
動機 TensorFlowの登場をきっかけに 機械学習によるアイドル顔識別 という取り組みをしていて、3年以上かけてコツコツとアイドルの自撮りを収集してラベルをつけてデータセットを作ってきたけど、 アイドルヲタクはもう辞めてしまって 現場にも全然行かなくなり、卒業・脱退の情報を追いながらラベルを更新していく作業を続ける情熱はすっかり薄れてしまった。 もうアイドル顔識別プロジェクトは終了にしよう、と思った。 しかし折角今まで集めたデータを捨ててしまうのは勿体無い。せめて最後に何か活用できないものか。 と考えて、「画像生成」に再び取り組んでみることにした。 過去に試したことはあったけど、それほど上手くはいっていない。 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 その後の実験など この記事を書いたのが2016年。 この後
Advent of Code 2019 に挑戦している - すぎゃーんメモ
Advent of Code というのがある。 https://adventofcode.com/ 日本ではまだあまり 知っている人/やっている人 は多くないかもしれない。検索してみても、日本語の紹介記事はこれくらいしか見つからなかった。 Advent of Code の紹介 - Qiita 僕も、去年 元同僚の @ExAdamu に教えてもらうまでは存在すら知らなかった。 どういうものか、っていうのは上に貼った記事でも書かれている通りで、12/1 〜 12/25 まで 毎日1つずつ、プログラミングを使うパズル問題が出題される、というもの。 puzzle input の入力値が与えられ、それに対する回答を自分の書いたコードで計算し、出力値を submitして正解すれば星が貰える。 入力値とそれに対する正解はどうやらユーザごとに異なるものになっているようで、誰かに正解を訊く みたいなものは出
TensorFlow.jsがChromeでWebWorker上でもWebGL backendで動く - すぎゃーんメモ
tensorflow.js は処理の重さ的に worker で動かしたいのだがまだ WebWorker で動かすと cpu backend に fallback してしまうので、この issue ずっとみてる https://t.co/KYGEQSFwq5— 無糖派層 (@mizchi) July 30, 2019 僕も以前にWebWorker上でTensorFlow.jsを使おうとして WebGL backendで動かないことに気付いて諦めていたのだった。 memo.sugyan.com …と思っていたのだけど、どうも先月くらいの @tensorflow/tfjs@1.2.2 あたりから ChromeではOffscreenCanvasというのを使ってWebWorker上でもWebGL backendで動くようになったようだ。 試してみたところでは 動くのはChromeのみで、Safari
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
"Write Code Every Day" 1年 - すぎゃーんメモ
1年前のjava-ja.OSSで @t_wada さんの話を聴いた翌日から実践し始めた"Write Code Every Day"、どうにか1年間つづけることが出来た pic.twitter.com/scVbkZFZI9— すぎゃーん💯 (@sugyan) October 6, 2016 元記事 John Resig - Write Code Every Day 日本語訳 毎日コードを書くこと - snowlongの日記 この記事を読んだときは「へー」くらいにしか感じていなかったのだけど、 1年前の10月5日のjava-ja.OSSでのid:t-wadaさんの発表を聴いて、実際に身近な知っている人たちが実践しているのを知って、「よし自分もやってみよう」と始めたのがきっかけ。 OSS についてあれこれ from Takuto Wada www.slideshare.net 元記事で ブログ
アイドルさんのブログやTwitterをローカルに保存する - すぎゃーんメモ
背景 非ドルヲタの方々は知らないと思うけど、世の中にはものすごい数のアイドルが存在しており、毎日どこかで誰かが歌って踊って頑張っている。 笑顔と元気を届けてくれるアイドルちゃんたちはみんな成功して欲しいけど、必ずしもそうなるとは限らない。卒業だったり、病気や怪我だったり、大人の事情だったり、理由は様々だけどもアイドルを辞めてしまう子も残念ながら少なからず居る。 で、アイドルとして活動している上でブログを書いていたりTwitterで呟いていたり子も居るわけだけど、その子がアイドルを辞めたあとも残るとは限らない。本人の希望だったり事務所の意向だったりで、アカウントが消されたりするのが普通だと思う。 けど、ファンとしてはその思い出が消えてしまうのは悲しい。大好きなアイドルちゃんと過ごした日々を見返して思い出せるように自分のローカル環境の中にだけでもそれらの情報を保存しておきたい。 結果 …という
ももクロの人気上昇ぶりをグラフで可視化する - すぎゃーんメモ
「最近、ももクロの人気が急上昇中。」とだけ盲目的に言っていてもアレなので、参考になる資料を用意したく。 ちょうど最近ファンの間で「メンバーのブログへのコメント件数が増えているよね」というのがあったので、その推移をグラフで可視化してみた。 http://momoclo-visualizer.herokuapp.com/blog_comments/ 各メンバーのブログ記事についているコメント件数の推移を色別に分けてグラフにした。横軸が時間軸、縦軸がコメント件数となっている。表示範囲、表示する対象メンバーは調整できるようにした。 「ももいろクローバーZ」になってから今に至るまでの全員の推移がこうなる。 http://momoclo-visualizer.herokuapp.com/blog_comments/?from=2011-04-11&to=2012-04-17&max=1500 昨年夏は
CP932など特殊な文字を含むHTMLをスクレイピングする - すぎゃーんメモ
Shift_JISで書かれたHTML、例えば下記のような文書をスクレイピングする場合。 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=Shift_JIS"> <title>title</title> </head> <body> <div id="contents"> <div>1.ほげ</div> <div>2.ふが</div> <div>3.ぴよ</div> </div> </body> </html> Content-Typeは下記のように返されるとする。 Content-Type: text/html; charset=Shift_JIS スクレイピング用のライブラリたちは優れているのでUTF-8じゃなくても内部でうまいこと変換してくれたりするのであ
Twitterの新しいStreaming API「ChirpUserStreams」がすごすぎる件 - すぎゃーんメモ
最近発表されて、一部で話題を呼んでいるTwitterの新しいStreaming API「ChirpUserStreams」。 まだdeveloperへのpreviewリリースということでプロダクトに使うようなことはできないけど。 http://apiwiki.twitter.com/ChirpUserStreams 今までのStreaming APIでは基本的に public timelineから、指定したキーワードを含む発言を拾う 指定したユーザーの発言を拾う というものだった(はず)。検索系としては便利だけど、home_timelineのように自分がフォローしているユーザーの発言をStreamingで得ようとすると全idを繋げたものをリクエストパラメータとして送らないといけなかったりで、あまりカッコよくない形になってしまっていた。 ところが今回使えるようになった「ChirpUserSt
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