ご注文はDeep Learningですか？ - kivantium活動日記
先日Deep Learningでラブライブ！キャラを識別するという記事が話題になっていました。この記事で紹介されている SIG2D 2014を知り合いから貸してもらったので参考にしながら、ご注文は機械学習ですか？のDeep Learning版を作ってみました。 Caffeなど必要なソフトのインストール Ubuntu 14.04の場合は過去記事を参照してください。これ以外にもpython-opencvなどを使いますが、依存関係の全ては把握できていないのでエラーが出たら適宜インストールしてください。 データの準備 Deep Learningでは大量の学習データが必要になると言われているので、まずは大量のデータを用意します。参考記事では6000枚のラブライブ画像を使ったということなので対抗して12000枚以上のごちうさ画像を用意したいと思います。それだけのデータを手動で分類するとそれだけで時間が
FF10の雷除けを自動化した話 - panchiga's blog
これはAizu Advent Calender 2014の9日目の記事です! Aizu Advent Calender 2014 前の人: @MiZuKi_Sonoko mizukindevelop: Hackathonに参加しよう {Aizu Advent Calendar 2014 [８]日目} 次の人: @a_r_g_v はじめに FF10はみんな知ってるよね? FF10には七曜の武器っていう伝説の武器みたいなものがあって、入手方法がゲーム中のミニゲームをなんかすごいやるみたいな感じ。 例) サブイベントの「とれとれチョコボ」をタイム0:0:0でクリアする(ティーダ) サブイベントの「サボテンダーの里」をクリアする(リュック) 召喚獣バトルに全部勝利する(ユウナ) その中で巨乳おっぱいさんルールーの「雷平原のサブイベント・雷除けを200回連続で成功する」というものがある。 おっぱいさ
実践 コンピュータビジョン
コンピュータビジョンの理論とアルゴリズムを基礎から学べる実践的な入門書。理論の説明にとどまらず、ベクトル演算や行列演算を駆使したサンプルを示しながら物体認識、3次元復元、ステレオ画像、拡張現実感、その他の応用について解説します。サンプルプログラムはPython 2.7で書かれています。OpenCVを使うだけではコンピュータビジョンの本質を理解できません。forループでピクセルを操作し行列を計算する時代でもありません。Pythonの数値演算ライブラリを使えば、ほどよい粒度でコンピュータビジョンの基礎を学べます。各章末には演習問題が用意してあります。演習問題を解くことで自分がその章で何を学んだのか、また自分の理解度を確認できます。 ●本書で扱うサンプルプログラムの説明（サンプルコードは「関連ファイル」タブページからダウンロード可）。 翻訳者の相川氏のブログには、本書の追加情報や関連する技術情報
セクシー女優で学ぶ画像分類入門
2. 解析動機 2013年5月18日Tokyo WebMining #26 2 最後の春だし画像処理の勉強でもしとくか 後輩からAV女優の類似画像検索の話を聞く （ぱろすけ 2012） DMMにはアフィリエイトあったよな これでウェブサービス作れば儲かるかも 決して下半身からの要望で解析したのではありません http://blog.parosky.net/archives/1506 3. 計算環境 2013年5月18日Tokyo WebMining #26 3 使用言語：Python ２．７ （少しだけR） 使用モジュール：Numpy, Scipy, OpenCV 科学技術計算用のライブラリ MATLABにできることは大体できる numpy.ndarray 型付き多次元配列 numpy.linalg 線形代数計算 scipy.cluster 今回はこれのk-means法を使用
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